Decision 3.0: 0.6B부터 27B까지 오픈 멀티모달 결정 모델 공개, Jev Decision Index 두 보드 모두 1위
원문 제목 — Decision 3.0: open, multimodal decision models from 0.6B to 27B. Ranks #1 on both Jev Decision Index boards
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vLLM Semantic Router 팀과 함께 새로운 SOTA 결정 모델 계열 Decision 3.0(d3)을 공개했다. 0.6B부터 27B까지의 크기로 구성되며 Apache-2.0 라이선스로 배포되고, 모든 모델이 텍스트, 이미지, 비디오를 읽어들이며 허깅페이스 컬렉션을 통해 공개되었다.
Qwen3.5(0.8B/2B/4B/9B)와 Qwen3.8-27B를 기반으로 구축되었으며, 파라미터 수에는 비전 인코더가 포함되어 4B는 0.33B, 27B는 0.46B를 차지한다. 선택형, 예/아니오, 점수의 세 가지 결정 유형을 지원하며 텍스트 생성 없이 모든 답변의 확률을 출력하고, 동일 입력에 대한 여러 질문을 한 번의 호출로 각자의 순전파를 거쳐 답변한다. 이미지는 요청당 여러 장을 최대 1.6MP로 읽어들이고, 비디오는 요청당 여러 개(MP4, WebM, MOV, MKV)를 2fps로 샘플링해 클립 전체에서 최대 32프레임, 각 프레임은 최대 0.2MP로 처리한다. BF16 가중치로 제공되어 Transformers에서 trust_remote_code=True 옵션으로 로드되며, AMD Instinct MI325X로 학습되었다.
공개된 가중치를 공식 Jev 0.3 키트로 자체 평가한 결과, 27B는 텍스트 64.7점, 비전 71.6점을 기록해 Jev 자체 모델을 포함한 모든 등재 모델을 앞서며 두 보드 모두 1위를 차지했다. 0.6B, 0.8B, 4B, 9B가 각각 자신의 크기 클래스를 선도하며, 9B(d3-flash)는 전 세대 27B 모델인 Decision 2.0을 능가한다.
비디오 제로샷 평가에서는 어떤 모델도 학습 과정에서 비디오를 접하지 못했음에도, 19,140개 전체 Perception Test 검증 질문에서 27B는 77.4점, 4B는 70.3점을 기록했다.
💬 주요 댓글 번역 (4)
🔍 루키 분석
vLLM Semantic Router 팀이 Apache-2.0 라이선스로 공개한 Decision 3.0은 Qwen3.5와 Qwen3.8-27B 기반의 0.6B~27B 멀티모달 결정 모델 계열로, AMD Instinct MI325X로 학습되었다. 텍스트 생성 없이 선택형, 예/아니오, 점수의 확률을 출력하며 이미지와 비디오 입력도 처리한다. 공식 Jev 0.3 키트 평가에서 27B가 텍스트 64.7점, 비전 71.6점으로 두 보드 모두 1위를 기록했고, 학습에서 비디오를 보지 못한 모델들이 Perception Test 검증 19,140개 질문에서 27B 77.4점, 4B 70.3점을 달성했다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
이런 모델들이 이제 상품화되어가는 상황에서 Typesafe AI가 75억 달러의 기업가치를 인정받는다는 게 우스운 일이다.
투자자들은 모델을 학습할 수 있는 능력 자체에는 큰 관심이 없다. 누구나 할 수 있는 일이기 때문이다. 아마 Typesafe가 또다시 누구보다 먼저 새로운 것을 실행해낼 제품 비전과 통찰력을 갖췄다고 보는 베팅에 가까울 것이다.
아니면 Anthropic이나 Meta, Google이 이들을 인수할 것이라는 베팅일 수도 있다.
그들 대신 자체 모델을 만들 가능성이 높아 보인다. 나는 Google이 가장 좋은 모델을 만들 것에 돈을 건다.