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BAAI/AREX-2 - 27B - Qwen3.8 27B 기반 에이전트 모델
BAAI/AREX-2 - 27B - Agent model based on Qwen3.8 27B
핵심 요약
BAAI에서 공개한 27B 파라미터의 에이전트 모델 AREX-2는 반복적인 추론과 피드백을 통해 성능을 개선하는 데 특화되었습니다.
- 장기 추론 능력 — 테스트 시간 동안 반복적인 피드백을 통해 솔루션을 정교화함
- 피드백 기반 반영 — 점수, 로그, 오류 등을 읽고 다음 단계를 스스로 결정함
- 교차 도메인 성능 — 코딩 및 머신러닝 학습을 통해 딥 리서치 성능까지 향상됨
- 대규모 컨텍스트 — 262,144 토큰의 긴 문맥 길이를 지원함
huggingface.co
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AREX-2는 베이징 인공지능 연구원(BAAI)에서 만든 27B 파라미터짜리 롱 호라이즌 에이전트 모델이야. 이 녀석은 테스트 타임 동안 여러 번의 라운드를 거치면서 '제안, 측정, 성찰, 수정' 과정을 통해 솔루션을 계속 개선하는 법을 배워.
AREX-2는 검증 가능한 피드백이 있는 머신러닝 및 알고리즘 프로그래밍 작업과 기존 AREX 딥 리서치 데이터를 합쳐서 학습했어. 이렇게 학습된 자기 개선 능력은 새로운 검색 경로를 추가하지 않아도 딥 리서치 분야로 그대로 전이돼.
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아키텍처: Dense Qwen3.8 호환 멀티모달 모델
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파라미터: 27B
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컨텍스트 길이: 262,144 토큰
https://huggingface.co/BAAI/AREX-2#key-featuresKey 특징
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롱 호라이즌 자기 개선: 테스트 타임에 추가 라운드를 돌려서 솔루션을 더 정교하게 다듬어.
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피드백 기반 성찰: 점수, 로그, 에러, 타이밍 같은 걸 읽고 다음에 뭘 고칠지 스스로 결정해.
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도메인 간 성능: 코딩이랑 머신러닝 작업으로 학습했는데, 이게 딥 리서치 성능까지 같이 올려버림.
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롱 호라이즌 추론: 작업 예산이 늘어나도 지치지 않고 계속 생산적인 반복 작업을 수행해.
