Looks like Miminax-M3 is just around the corner
Minimax-M3 출시가 임박했다는 소식에 사용자들이 기대와 함께 이전 모델의 실용성을 언급하고 있음.
Minimax_AI 트위터에 따르면 https://x.com/MiniMax_AI/status/2059286515155599595
Qwen3.7 오픈 웨이트 공개가 더 빨라졌으면 좋겠네.
Minimax-M3 출시에 대한 기대감이 높으며, 특히 MoE 아키텍처 적용 여부와 오픈 리서치의 중요성에 대한 논의가 활발함.
제발 모델 사이즈가 너무 크지 않았으면 좋겠다. m2도 내 환경에선 이미 충분히 크거든.
아이고, 내 실수에 대한 반응치고는 제일 귀엽네.
미미 맥스? 2차 진화형인가?
또 '거대한 무언가'라니. 제발 적당히 큰 사이즈였으면 좋겠다. M2 시리즈의 230B 파라미터 모델들이 아주 중요한 틈새시장을 채워줬거든.
아니면 그냥 여러 사이즈로 출시하면 되지 않나? 참신한 생각 아니냐?
아마 그럴걸. M2는 모델 크기는 작아도 성능 면에서 큰 모델들에 크게 밀리지 않아서 좋았지.
너 글들 보면 MiniMax 진짜 좋아하는 것 같네. 네 환경에 딱 맞는 사이즈라 빠르다는 거 말고, 또 왜 좋아하는 거야? 난 Q8로 돌리는데, Q4로 돌리는 K2.6이나 GLM5.1이 다 압살하던데.
맞아, 성능은 뒤처지는데 2.7에서 라이선스까지 더 까다로워지니까 별로 주목을 못 받았지.
ㅇㅇ 2.7은 성능도 밀리고 라이선스도 빡세져서 별로 주목 못 받았지.
Minimax m2.7 MoE 진짜 대박임! m3 빨리 나왔으면 좋겠다, 얘도 MoE였으면!
무조건 MoE로 나오겠지. 대형 덴스 모델은 이제 아무 의미가 없음.
아쉽게도 더 커지겠지. 나도 230b 정도 되는 모델이 나왔으면 좋겠어. 그 사이즈가 내 시스템에 딱 좋았거든.
그럼 나한테는 쓸모없겠네, DeepSeek나 Kimi처럼.
거의 확실함. M2는 덩치는 작은데 성능은 큰 모델들한테 안 밀려서 진짜 좋았거든.
이게 오픈 리서치가 얼마나 중요한지 보여주는 거지. DS가 좋은 성과를 내면 우리가 그걸 다른 아키텍처나 데이터셋에 어떻게 적용되는지 볼 수 있으니까. 다들 조금씩 다르게 접근하는 게 좋은 거야. KV 캐시 개선이랑 긴 문맥에서의 속도 향상은 결국 추론 비용 절감으로 이어질 거고. 누가 이 새로운 최적화 기술들을 ~120b 4bit 네이티브(혹은 QAT) 모델(OSS나 Nemotron, Qwen-next 같은 거, 근데 데이터셋 업데이트되고 에이전트 기능 강화된 버전)에 적용해 봤으면 좋겠다.
사용자가 자신의 타이핑 속도를 측정해 LLM의 토큰 생성 속도(t/s)와 비교하는 웹 도구를 만들어 공유했습니다.
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사이버 보안 전문가가 Claude를 활용해 며칠 걸리던 고난도 CTF 문제를 단 2시간 만에 해결한 경험담.
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