EmpirioLabs, 오픈 웨이트 의사결정 모델 Aplomb 1 출시

EmpirioLabs가 Qwen3.5-4B 기반의 오픈 웨이트 5.3B 의사결정 모델 Aplomb 1을 공개했다. Qwen3-Omni-30B-Audio의 오디오 인코더를 결합해 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 단일 요청으로 처리하며 1M 토큰 컨텍스트를 지원한다. 확률적 출력으로 도구 인자를 결정해 신뢰도가 높은 호출은 실행하고 불확실한 요청은 대형 모델로 라우팅하는 구조다.

성능 및 벤치마크

Decision Index 0.2.1에서 44.86점을 기록해 공개된 보드에서 4B급 모델 중 1위를 차지했다. MMLA, GPQA Diamond, BBH 등 38개 벤치마크 중 8개에서 5.3B 이하 모델 중 최고 점수를 달성했다.

API 기능 및 지연 시간

오픈 웨이트는 공개되지만 1M 토큰 처리 속도와 의사결정 기능은 현재 EmpirioLabs API 전용이다.

• 지연 시간: 1M 토큰 문서를 약 3초에 처리한다(표준 모드 전체 읽기 약 111초 대비). 짧은 쿼리는 모델 처리 시간 약 15 ms, 엔드투엔드 약 111 ms다.
• 가격: 1M 입력 토큰당 $0.00이며 출력은 무료, 기본으로 Zero Data Retention(ZDR)을 적용한다.
• 호환성: OpenAI, Anthropic, Gemini 형식과 네이티브 Decisions API를 모두 지원한다.

기술 세부 사항

컨텍스트 윈도우를 262K에서 1M 토큰으로 확장하고 커스텀 의사결정 헤드를 포함한다. 참조 스크립트 기준 bf16으로 약 12 GB GPU 메모리에서 실행된다. 가중치는 EmpirioLabs License에 따라 연구, 평가, 개인 사용 및 연 매출 $1M 미만 기업의 내부 사용에 무료다. 학습 데이터에는 WinoGrande와 ContractNLI의 공개 학습 분할이 포함됐다.