Edge0-145B: Open-Source On-Device AI with 145B Parameters
Edge0-145B 모델의 성능과 정체성에 대해 사용자들의 의구심과 비판적인 반응이 이어지고 있습니다.
edge0.ai
원문 사이트로 이동
대부분의 사용자가 해당 모델이 Qwen3.8의 파생형이라는 점을 지적하며, 모델의 정체성과 홍보 방식에 대해 회의적인 반응을 보이고 있습니다.
잠깐, 왜 퍼플렉시티 로고가 있는 거지?
또 Qwen 튜닝 모델이네!
매번 어디에도 언급이 없어서 직접 허깅페이스 레포 들어가서 json 파일 읽어봐야 함. 거기 있네,
"base_model": "Qwen3.8-Flash-Next"
수정2: 이 댓글은 모바일로 썼는데, 데스크탑으로 보니 허깅페이스에 베이스 모델에서 파생됐다는 점(파인튜닝이 아니라 양자화라고 적혀있긴 하지만)을 꽤 솔직하게 적어놨네.
https://github.com/Edge0-AI/Edge0
145B / 120B는 현재 latent-MoE 시리즈로, Qwen3.8-Flash-Next에서 파생되었으며 4비트로 네이티브 학습됨.
여러 번 언급됐음
그럼 그렇지.. 베이스 트레이닝에 70만 달러를 쏟아부으려는 회사가 많지 않으니까.
실제 코딩이나 실사용 환경에서 flash-next보다 성능이 잘 나올지 궁금하네.
측정된 벤치마크는 꽤 괜찮음:
파인튜닝의 파인튜닝, 포크의 포크네.
비전 기능 없으면 난 바로 거름.
Edge0은 처음 들어보는데, 이거 제대로 된 그룹이나 개발자 맞음?
뭔가 수상한데. 잘 모르겠음.
뭐? 그게 왜 '수상하다'는 거야?
실제 코딩 / 사용 환경
여기 벤치마크 있음
이건 확실히 넘어서야 할 모델이지.
QFN 파인튜닝 모델을 내놓고는 마치 처음부터 새로 학습시킨 것처럼 보이려고 온갖 애를 다 쓰는 거임?
젠슨 황 이후 엔비디아가 소비자용 GPU를 포기하고 데이터 센터 AI 컴퓨팅에만 집중할지에 대한 논쟁입니다.
젠슨 황 이후 엔비디아가 소비자용 GPU를 포기하고 데이터 센터 AI 컴퓨팅에만 집중할지에 대한 논쟁입니다.
사용자들이 Claude의 주간 사용 제한이 최근 눈에 띄게 줄어들어 작업 효율이 떨어졌다고 주장하며 데이터를 공유하고 있습니다.
![you are not running out faster , the weekly usage limit is shirking ~[ 20% drop ]](https://i.redd.it/duna97kife1i1.png)
사용자들이 Claude의 주간 사용 제한이 최근 눈에 띄게 줄어들어 작업 효율이 떨어졌다고 주장하며 데이터를 공유하고 있습니다.
Claude의 한계를 시험하려다 오히려 자신의 존재를 의심하게 된 작성자의 뻘짓 공유.
Claude의 한계를 시험하려다 오히려 자신의 존재를 의심하게 된 작성자의 뻘짓 공유.