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#benchmark-report

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NeoMME: an efficient Multimodal-native and Multilingual Encoder

Article2026년 9월 3일·👁️ 3

NeoMME: an efficient Multimodal-native and Multilingual Encoder

NeoMME는 단일 양방향 Transformer로 이미지와 다국어 텍스트를 처리하는 260M·800M 인코더로, 시각 문서 검색에서 모델 크기 대비 검색 품질과 인코딩·저장 효율을 확보했다.

#neomme #neomme-retriever #vidore-v3 #shared-bidirectional-transformer

Up to 3.2x Faster Inference with LFM2.5-DSpark

Article2026년 8월 20일·👁️ 3

Up to 3.2x Faster Inference with LFM2.5-DSpark

Liquid AI는 세 LFM2.5 모델용 약 3억 매개변수 DSpark 초안 모델을 공개해 탐욕 디코딩의 출력 품질을 유지하면서 H100에서 최대 3.18배, M4 Max에서 최대 2.87배의 추론 가속과 LFM2.5 2.6B 함수 호출 지연 평균 57% 감소를 달성했다.

#sglang #liquid-ai #llama-cpp #lfm2-5-dspark

Newer Models, Same Advantage

Article2026년 7월 16일·👁️ 3

Newer Models, Same Advantage

브라질 포르투갈어에 특화하고 지도 미세조정과 직접 선호 최적화를 결합한 다르마OCR은 더 최신인 미스트랄 OCR4와 언리미티드 OCR보다 포르투갈어 벤치마크에서 높은 추출 품질과 안정성을 보였다.

#dharmaocr #unlimited-ocr #mistral-ocr-4 #ocr-output-stability

Can AI agents build real Stripe integrations? We built a benchmark to find out

Article2026년 3월 2일·👁️ 4

Can AI agents build real Stripe integrations? We built a benchmark to find out

스트라이프는 실제 결제 통합에 필요한 장기 계획, 전체 스택 구현, 브라우저 검증과 실패 복구 능력을 평가하기 위해 운영 환경에 가까운 에이전트 벤치마크를 구축했다.

#stripe #stripe-checkout #gpt-5-2 #deterministic-outcome-grading

Jupyter Agents: training LLMs to reason with notebooks

Article2025년 7월 26일·👁️ 4

Jupyter Agents: training LLMs to reason with notebooks

Jupyter Agent 프로젝트는 노트북 안에서 코드 실행과 추론을 결합하는 데이터 과학 에이전트를 만들고, Kaggle 노트북 기반 데이터 파이프라인으로 소형 Qwen3 4B 모델의 DABStep 성능을 끌어올리려는 시도다.

#hugging-face #jupyter-agent #qwen3-32b #qwen-3-coder