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BAAI, Qwen3.8 기반 27B 에이전트 모델 'AREX-2' 공개
자기 개선 및 재귀적 추론을 강조한 오픈소스 에이전트용 특화 모델로, 로컬 에이전트 구축 시 참고.
요약
베이징인공지능아카데미(BAAI)가 27B 파라미터 규모의 에이전트 모델 'AREX-2'를 공개했다. 이 모델은 Qwen2.5(기사상 Qwen3.8 표기) 아키텍처를 기반으로 설계되었으며, 262,144 토큰의 긴 컨텍스트 길이를 지원한다. AREX-2의 핵심은 '제안-측정-성찰-수정'으로 이어지는 다단계 추론 과정을 통해 스스로 해결책을 개선하는 능력이다. 머신러닝과 알고리즘 프로그래밍 작업에서 얻은 검증 가능한 피드백 데이터를 학습하여, 추가적인 검색 궤적 없이도 심층 연구 작업으로 기술을 전이할 수 있다. 또한 점수, 로그, 오류, 타이밍 정보를 읽고 다음 수정 사항을 결정하는 피드백 기반 성찰 기능을 탑재했다.
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원문 제목 BAAI/AREX-2 - 27B - Agent model based on Qwen3.8 27B
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