BAAI, 27B 에이전트 모델 AREX-2 출시

BAAI가 Qwen3.8 아키텍처 기반의 27B 파라미터 장시간 에이전트 모델 AREX-2를 공개했습니다. 이 모델은 제안, 측정, 성찰, 수정 과정을 반복하며 테스트 타임에 걸쳐 솔루션을 개선하도록 설계됐습니다.

학습 및 기능

AREX-2는 검증 가능한 피드백을 제공하는 머신러닝 및 알고리즘 프로그래밍 작업과 기존 AREX 심층 연구 데이터로 학습됐습니다. 이를 통해 코딩 작업에서 습득한 기술이 새로운 검색 경로 없이 심층 연구로 전이되는 교차 도메인 성능을 구현합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 자기 개선: 추가 테스트 타임 라운드를 정제된 솔루션으로 전환합니다.
• 피드백 기반 성찰: 점수, 로그, 오류, 시간을 분석해 다음 단계를 결정합니다.
• 장시간 추론: 작업 복잡도가 증가해도 생산적인 반복을 유지합니다.

기술 사양

• 아키텍처: Dense Qwen3.8 호환 멀티모달 모델
• 파라미터: 27B
• 컨텍스트 길이: 262,144 토큰

양자화 버전은 Hugging Face(mradermacher/AREX-2-GGUF)에서 이용 가능합니다.