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200,000회 평가를 버티려면 에이전틱 벤치마크도 멀티테넌트 인프라가 필요하다.
MCP에 워크스페이스 계층을 더해 상태를 바꾸는 에이전트를 안전하게 병렬화했다.
AI21 Maestro는 구조화된 계획과 병렬 실행으로 SWE-bench 성능을 끌어올린다.
AI21은 Structured RAG로 엔터프라이즈 질의 정확도를 최대 60% 높였다고 밝혔다.
Jamba Reasoning 3B가 6만 토큰 QA에서 Qwen3 4B보다 훨씬 빨랐다.
AI21 Maestro가 데이터 연결부터 검증까지 자동화해 신뢰형 AI 에이전트 구축을 돕는다.
AI21이 3B급 온디바이스 오픈소스 추론 모델 Jamba Reasoning 3B를 공개했다.
Mamba 이후 하이브리드 LLM이 Transformer의 한계를 대체하고 있다.
AI21 Labs의 Ori Goshen은 RAISE Summit 2025에서 LLM 한계를 보완하는 Maestro를 제시했다.
AI21은 엔터프라이즈 AI의 핵심 과제로 grounding을 제시했다.
AI21이 엔터프라이즈용 Maestro를 공개했다.
RAG 에이전트 평가는 정확성·관측성·적응성·도입 속도·엔터프라이즈 준비성으로 봐야 한다.
RAG 평가는 점수보다 현실의 문서 관계를 봐야 한다.
AI21이 NVIDIA Inception에 합류해 기업용 AI 배포 역량을 강화했다.
AI21의 Maestro가 NVIDIA NIM과 결합해 기업 AI의 생산 전환을 겨냥했다.
AI21이 기업용 데이터 작업을 자동화하는 Maestro 계획 조율을 공개했다.
AI 추론의 미래는 토큰 예측이 아니라 행동 계획에 있다고 주장한다.
AI21의 Maestro는 요구사항 검증과 반복 개선으로 LLM 작업을 계획·실행한다.
AI21이 256K 컨텍스트 지원 오픈 모델 Jamba 1.6을 공개했다.
AI21이 엔터프라이즈 AI의 정확성과 신뢰성을 보장하는 QLA 개념을 제시했다.
AI21은 3년 현장 경험을 바탕으로 GenAI의 한계와 Jamba의 해법을 제시했다.
AI21 Labs가 DeepLearning.AI와 Jamba 기반 긴 문맥 코스를 공개했다.
AI21가 AWS re:Invent 2024에서 Jamba와 장문 맥락 모델을 선보인다.
AI21이 256K context window와 안전장치를 갖춘 Jamba-Instruct를 공개했다.
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