Meta, 1B 미만 온디바이스 추론 모델 'MobileLLM-R1' 공개
Meta가 Hugging Face에 140M에서 950M 매개변수 규모의 온디바이스 추론 모델 'MobileLLM-R1'을 공개했다. 수학과 코딩 등 구조적 추론에 특화되어 950M 모델 기준 기존 오픈 모델 대비 2~5배 높은 성능을 보였으며, 학습에는 4.2T 토큰만 사용했다. 단, 비상업적 라이선스로 배포되며 일반 대화 능력은 제한적이다.
Meta가 Hugging Face에 140M에서 950M 매개변수 규모의 온디바이스 추론 모델 'MobileLLM-R1'을 공개했다. 수학과 코딩 등 구조적 추론에 특화되어 950M 모델 기준 기존 오픈 모델 대비 2~5배 높은 성능을 보였으며, 학습에는 4.2T 토큰만 사용했다. 단, 비상업적 라이선스로 배포되며 일반 대화 능력은 제한적이다.