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Ollama, Nimble을 포함한 Jev형 의사결정 모델을 로컬에서 실행
Ollama에 따르면 Jev형 의사결정 모델이 이제 로컬 머신에서 완전히 실행된다. Nimble은 ollama pull nimble 명령으로 설치할 수 있으며, 새로운 로컬 /v1/systemone API로 사용할 수 있다.
Google DeepMind의 EmbeddingGemma 2, Ollama 지원 시작
Ollama가 Google DeepMind의 EmbeddingGemma 2 지원을 추가하여, 개발자가 멀티모달 온디바이스 임베딩 모델을 로컬에서 실행할 수 있게 되었습니다.
Reflection, 501B 파라미터 오픈 에이전트 모델 Beam 공개
Reflection이 총 파라미터 501B, 활성 파라미터 23B 규모의 오픈 에이전트 AI 모델 Beam을 발표했다. 전체 가중치는 이번 달에 공개될 예정이며, Ollama 또한 더 많은 미국 모델이 플랫폼에 추가될 것이라고 밝혔다.
Hassan, 초소형 Jev 유사 분류기 Tev1 0.8B를 학습
이 모델은 Ollama를 통해 그의 Mac에서 완전히 실행되며, 그의 설명에 따르면 작업을 종단 간 약 50ms에 분류한다. 가중치와 벤치마크는 아직 공개되지 않았고, Hassan은 둘 다 곧 공개할 예정이라고 밝혔다.
Together AI, Together 서버리스에 tev1-4B-experimental 공개
Jev와 유사한 분류 모델로, Qwen3.5 4B를 파인튜닝했으며 가격은 입력 100만 토큰당 0.042달러, 출력 100만 토큰당 0달러다. Together AI는 데이터 레시피와 파인튜닝 튜토리얼도 함께 공개하며, Tev1 학습 비용은 17달러라고 밝혔다.