Artificial Analysis: 멀티모달 의사결정 모델 Drex Max 1위 등극. SOTA와 파레토 프론티어 동시 달성.
Artificial Analysis: multimodal decision model Drex Max ranks #1. Both achieving SOTA and Pareto frontier.
핵심 요약
멀티모달 의사결정 모델 Drex Max v1.1이 SOTA와 파레토 프론티어를 달성하며 1위를 기록했습니다.
- 성능 지표 — SOTA와 파레토 프론티어를 동시에 달성하며 업계 1위 기록
- 모델 특징 — 256k 컨텍스트 윈도우 지원 및 기존 모델 대비 8배 저렴한 비용
- 로컬 추론 — Kapitsa 엔진을 통해 Mac에서도 구동 가능
- 오픈 소스 — v1 가중치 공개 및 v1.1 가중치 곧 공개 예정
안녕, Nace의 Alti야.
이번에 Drex Max v1.1 소규모 업데이트를 배포했어. 의사결정 모델 분야에서 SOTA(최첨단 성능)를 찍고 파레토 프론티어까지 달성했다. 그동안 단계별로 계속 개선해왔고, 이전 버전의 Drex 오픈 웨이트는 전부 hf에 올려뒀어.
Drex Max를 어떻게 학습시켰는지 상세하게 적은 플레이북도 논문으로 냈어: “ Towards Foundation Decision Models: Drex”
hf: https://huggingface.co/papers/2611.07854
arXiv: https://arxiv.org/pdf/2611.07854
Drex Max v1 웨이트는 여기서 받을 수 있어: https://huggingface.co/nace-ai/drex-max-v1 (Open RAIL-M 라이선스 적용). v1.1 오픈 소스 웨이트도 곧 올라올 거야 (지금 로컬 추론 최적화 작업 중임).
Drex Max 모델의 쩌는 점 3가지:
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https://github.com/nace-ai/kapitsa 추론 엔진 쓰면 맥에서도 돌아감.
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컨텍스트 윈도우가 약 256k야. Glide1.2(64k), Mammoth(16k), pplxdecider(256k)랑 비교해봐.
