Bitcoin.com News
제공

테더, ‘그건 못 해요’라고 말해야 할 때를 아는 AI를 개발했다

테더(Tether)는 스마트폰과 개인용 컴퓨터에서 로컬로 실행되도록 설계된, 오픈 웨이트 방식의 8억 개 매개변수를 갖춘 인공지능(AI) 어시스턴트를 출시했다.

공유
테더, ‘그건 못 해요’라고 말해야 할 때를 아는 AI를 개발했다

주요 내용

  • 테더는 11월 11일, 기기에서 로컬로 실행되는 8억 파라미터 규모의 AI 어시스턴트인 ‘QVAC Botpsy’를 출시했다.
  • Botpsy는 4가지 벤치마크에서 알리바바의 2.5배 더 큰 모델을 능가했으며, 현재 Hugging Face에서 공개적으로 이용할 수 있습니다.
  • 테더는 QVAC 모델들을 연동하여 스마트폰이 암호화된 연결을 통해 고부하 작업을 가정용 컴퓨터로 오프로드할 수 있도록 할 계획이다.

더 큰 경쟁 모델들을 능가

스테이블코인 발행사 테더(Tether)가 스마트폰이나 개인용 컴퓨터에서 직접 실행되도록 설계된 새로운 인공지능 모델을 출시했다. 이 회사는 ‘QVAC Botpsy’라고 명명된 이 모델이 크기는 작지만 작업을 수행하는 데 효과적이며, 자체 테스트 결과 크기가 두 배 이상 큰 경쟁 모델들보다 우수한 성능을 보였다고 밝혔다.

11월 11일 발표에 따르면, 테더는 이 모델을 단순히 질문에 답하는 것을 넘어 여행 예약, 회의 일정 변경, 알림 설정 등의 작업을 처리하는 개인 비서 역할을 하도록 개발했다.

테더는 8억 개의 매개변수를 가진 ‘Botpsy’를, AI의 앱 및 도구 활용 능력을 측정하는 6가지 주요 벤치마크에서 테스트했다. 이 회사는 12억 개의 매개변수 이하인 다른 모든 테스트 모델보다 우수한 성능을 보였다고 밝혔다. 주요 테스트 중 4가지에서는 규모가 2.5배나 더 큰 중국 기술 대기업 알리바바의 모델인 ‘Qwen3.5-2B-Think’보다도 높은 점수를 기록했다.

가장 두드러진 성과 중 하나는 일정 충돌 발생 후 회의 일정을 재조정하는 등 여러 단계에 걸친 상호작용이 필요한 테스트에서 나타났습니다. Botpsy는 이 평가에서 46.1점을 기록했는데, 이는 더 큰 규모의 알리바바 모델이 기록한 23.8점의 거의 두 배에 달하는 수치입니다. 이 모델의 기반이 된 기본 모델은 7.5점에 그쳤습니다. 이 모델은 또한 자신의 한계를 인식하는 데도 탁월했습니다. 사용 가능한 도구 중 요청에 부합하는 것이 없을 때, 허위 답변을 만들어내는 대신 조치를 거부하는 데 더 능숙했습니다. 이 능력을 측정하는 테스트에서 86.1점을 기록했으며, 이는 Tether가 비교한 모델 중 가장 높은 점수였습니다. Tether의 CEO인 파올로 아르도이노(Paolo Ardoino)는 “캘린더, 메시지, 문서를 관리하는 비서는 사용자의 가장 개인적인 정보 중 일부에 접근할 수 있어야 합니다”라고 말했습니다. “AI를 로컬에서 실행하면 해당 정보를 중앙 집중식 서비스 제공업체로 전송해야 할 필요성을 줄일 수 있어, 사용자가 정보 처리 방식을 더 잘 통제할 수 있게 됩니다.” 그는 사용자가 비서가 볼 수 있는 내용과 접근할 수 있는 외부 서비스를 통제해야 하며, 개발자는 특정 기업에 의존하지 않고도 이러한 모델을 자유롭게 실행하고 수정할 수 있어야 한다고 주장했다.

상시 가동되는 기기 생태계 구축

Botpsy는 테더의 QVAC 연구 프로젝트에서 개발된 AI 모델 계열의 최신 모델입니다. 이 계열의 다른 모델들은 이미지, 음성, 건강 관련 문의, 번역 등을 처리합니다. 테더는 이러한 모델들이 어떻게 상호 협력할 수 있을지 탐구할 것이라고 밝혔습니다. 이 회사의 장기적인 비전은 스마트폰이 항상 켜져 있는 동반자 역할을 하는 것입니다.

긴 문서를 분석하거나 복잡한 여행 일정을 계획하는 등 계산 부하가 큰 작업의 경우, 스마트폰은 해당 작업을 가정용 컴퓨터로 넘겨 처리한 뒤 결과를 받아올 수 있습니다. 웹 검색 역시 기업 서버 대신 사용자 자신의 기기 간에 구축된 비공개 암호화 연결을 통해 이루어질 수 있습니다.

Botpsy는 ‘오픈-웨이트(open-weight)’로, 관련 파일이 공개되어 있습니다. 연구자와 개발자는 이를 다운로드하여 연구하고, 이를 기반으로 새로운 모델을 구축할 수 있습니다. 현재 인기 있는 AI 모델 저장소인 Hugging Face에서 이용할 수 있습니다.

이 기사는 AI를 사용하여 영어에서 번역되었습니다. 영어 원본이 권위 있는 출처이며, 자동 번역에는 특히 법률 및 규제 용어에서 부정확한 내용이 포함될 수 있습니다.

작성자 소개

작성자Terence ZimwaraAuthor/Writer

테렌스 짐와라(Terence Zimwara)는 아프리카 거시경제와 디지털 금융의 교차점을 전문으로 하는 수상 경력의 저널리스트이자 작가입니다.