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ServiceNow-AI/SuperApriel-15B-Instruct · Hugging Face
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ServiceNow-AI/SuperApriel-15B-Instruct · Hugging Face

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A 15B-parameter token-mixer supernet with 8 optimized deployment presets spanning 1.0× to 10.7× decode throughput at 32K sequence length, all from a single checkpoint. Derived from Apriel-1.6 through stochastic distillation and targeted supervised fine-tuning. Model Size: 15B parameters Layers: 48 decoder layers, each with 4 mixer variants Context Length: 262K positions (runtime dependent) Languages: English (best) Highlights Flexible deployment from a single checkpoint: multiple pre

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The last time OpenAI did an unannounced livestream, they dropped GPT-4 Turbo and changed pricing overnight

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OpenAI가 ChatGPT Images 2.0을 출시했습니다. AI 이미지 생성 기능이 크게 향상되었습니다. 라이브스트림 발표회에서 새로운 기능을 직접 확인할 수 있습니다. https://openai.com/live/ 에서 시청하세요.

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2025년 내내 LLM에 대한 불만에 대한 표준 답변은 "3~6개월만 더 기다리면 다음 세대가 쉽게 해결할 거야"라는 식이었다. 이 주장은 어디서나 들을 수 있었다. 모든 한계는 일시적이라고 했고, 모든 부족한 기능은 몇 번의 업데이트 후에 올 거라고 했으며, 모든 자율 에이전트 데모는 임박한 미래의 미리보기라고 했다. 이제 2026년 4월이다. 그 약속들이 얼마나 지켜졌는지 확인할 시간이다. Reddit의 r/ClaudeAI에서 이번 주 Opus 4.7에 대한 긴 스레드가 올라왔는데, 여러 사용자들이 "이건 퇴보다"라고 주장하고 있다.

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AMD의 새로운 Strix Halo 칩에서 Mistral Medium 3.5를 실제로 테스트한 사람이 있는데, 결과는…최악입니다. 48k 토큰 프롬프트에 4k 사고 토큰을 더해서 코드 아키텍처 질문에 답하는 데만 약 2시간이 걸렸어요. 정말입니다, 2시간. Strix Halo에서 로컬로 이 모델을 돌리고 싶다면 자기 전에 실행해놓고 자야 합니다. Q5_K_XL 양자화, GPU 가속, 캐시 재사용 등 온갖 최적화를 다 적용해도 여전히 느립니다. '로컬 AI의 꿈'은 아직 멀었지만, 적어도 작동은 합니다.

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