AI BriefingBotPsy-0.8B, 2B 모델보다 높은 도구 사용 성능 달성
BotPsy: 2B 모델보다 도구 사용 성능이 뛰어난, Qwen3.5-0.8B 기반 On-Device Agent 모델
·2026.11.12 12:30
핵심 내용
Tether AI가 Qwen3.5-0.8B 기반 BotPsy-0.8B를 공개하며 2B 모델 대비 우월한 도구 사용 성능을 입증했다.
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- Tether AI Research가 Qwen3.5-0.8B 기반 0.8B 파라미터 도구 호출 모델 BotPsy-0.8B를 Apache 2.0 라이선스로 공개함
- 도구 사용 벤치마크 6종 평균 45.0점으로 Qwen3.5-2B(38.8점)를 상회하며, BFCL v4(44.0점)와 ToolSandbox(64.6점)에서 기반 모델 대비 큰 폭의 성능 향상 기록
- SFT, MOPD 증류, 도구 사용 RL, 다중 영역 RL을 거친 4단계 사후 학습을 통해 도구 호출 정확도와 다중 턴 처리 능력 강화
- 정답 건당 추론 토큰 사용량이 기반 모델보다 1.4~3.1배 적게 사용되며, IFEval(90.8점)과 IFBench(55.9점)에서 비교 대상 모델 중 최고 점수 달성
- GPQA Diamond(38.1점)와 MMLU-Pro(48.9점) 등 일반 지식 벤치마크에서는 Qwen3.5-2B보다 17~22점 낮게 나타나 지식 모델이 아닌 도구 중심 설계임을 확인
- Hugging Face, vLLM, llama.cpp 호환되며, Q8_0 양자화(0.81GB)가 권장됨. 영어 권장, 한국어 미평가, 민감 주제 및 위험한 자동 의사결정 용도 금지
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