이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 LocateAnything-3B, Qwen-AgentWorld-35B-A3B 및 Qwen3.5-122B-A10B 모델 사용 가능
이제 NVIDIA의 LocateAnything-3B, Qwen의 Qwen-AgentWorld-35B-A3B 및 Qwen의 Qwen3.5-122B-A10B 모델을 Amazon SageMaker JumpStart에서 사용할 수 있게 됨에 따라 AWS 고객에게 제공되는 파운데이션 모델 포트폴리오를 확장할 수 있게 되었습니다. 이번 3가지 모델은 시각적 그라운딩, 에이전트 환경 시뮬레이션, 대규모 멀티모달 추론을 아우르는 특수 기능을 제공하므로 고객은 AWS 인프라에서 확장 가능한 고성능 AI 솔루션을 배포할 수 있습니다.
이러한 모델은 특수 기능을 통해 다양한 엔터프라이즈 AI 문제를 해결합니다.
LocateAnything-3B는 자연어 지침에 따른 빠른 고품질 시각적 그라운딩 및 객체 지역화에 최적화되어 있습니다. 이 모델은 경계 상자와 포인트를 단일 단계를 통해 원자 단위로 디코딩하는 PBD(Parallel Box Decoding) 프레임워크를 사용하여 기하학적 일관성을 유지하고 상당한 병렬화를 실현합니다. 이를 통해 엔터프라이즈 인텔리전스 및 물리적 AI 애플리케이션 모두에서 다양한 도메인에 걸쳐 정확한 객체 지역화, 고밀도 탐지 및 포인트 기반 지역화가 가능해집니다.
Qwen-AgentWorld-35B-A3B는 도구 직접 호출, 검색, 터미널, 소프트웨어 엔지니어링, Android, 웹 및 OS 상호 작용의 7개 상호 작용 도메인에서 에이전트 환경을 시뮬레이션하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 이 모델은 단일 모델 내에서 7개 도메인을 모두 다루는 최초의 언어 월드 모델로, 긴 연쇄적 사고 추론을 통해 에이전트의 작업 및 상호 작용 기록을 바탕으로 다음 환경 상태를 예측하며 1천만 개 이상의 실제 상호 작용 경로를 기반으로 훈련됩니다.
Qwen3.5-122B-A10B는 프로덕션 친화적인 효율성을 통해 고성능 멀티모달 추론 기능을 제공합니다. 이 모델은 Gated Delta Networks와 스파스 MoE(Mixture-of-Experts)(전문가 256개)를 통합하는 하이브리드 아키텍처를 통해 토큰당 100억 개 파라미터만 활성화하여 총 1,220억 개의 파라미터를 제공합니다. 이로 인해 26만 2,000개의 네이티브 컨텍스트 창과 최소한의 지연 시간 오버헤드로 강력한 추론, 코딩, 에이전트 및 시각적 이해 성능이 실현됩니다.
SageMaker JumpStart를 사용하면 고객은 몇 번의 클릭만으로 이러한 모델을 배포하여 특정 AI 사용 사례를 해결할 수 있습니다.
이 모델을 시작하려면 SageMaker 콘솔의 SageMaker JumpStart 모델 카탈로그로 이동하거나 SageMaker Python SDK를 사용하여 모델을 AWS 계정에 배포하세요. SageMaker JumpStart에서 파운데이션 모델을 배포하고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker JumpStart 설명서를 참조하세요.