Muse-Glimmer-30B 및 Qwen 3.8-27B 모델, 이제 Amazon SageMaker JumpStart에 제공

게시된 날짜: 2026년 8월 27일

이제 Meta의 Muse-Glimmer-30B 모델과 Alibaba의 Qwen 3.8-27B 모델을 Amazon SageMaker JumpStart에서 제공하여, AWS 고객에게 제공되는 파운데이션 모델 포트폴리오가 확장됩니다. 이 두 모델은 자율적인 로컬 에이전틱 워크플로와 멀티모달 장기 추론을 아우르는 특화된 기능을 제공하므로 고객은 AWS 인프라에 고성능의 확장 가능한 AI 솔루션을 배포할 수 있습니다.

이러한 모델은 특수 기능을 통해 다양한 엔터프라이즈 AI 문제를 해결합니다.

Muse-Glimmer-30B는 다단계 추론, 도구 사용, 오류 복구를 포함하는 자율적인 에이전틱 태스크를 고려해 설계되었습니다. Meta Superintelligence Lab에서 개발한 이 30B 파라미터 고밀도 모델은 전용 최대 1.8B ViT-G/14 인식 인터리브 인코더와 텍스트와 이미지 입력, 131K 이상의 컨텍스트 창, 선택 가능한 추론 강도(낮음부터 매우 높음까지)를 결합합니다. Apache 2.0 라이선스로 출시된 이 도구는 순차적인 도구 호출을 처리하고, 장애 발생 시 복구하며, 클라우드 인프라 없이 작동하므로 상시 가동 엔터프라이즈 에이전트에 이상적입니다.

Qwen 3.8-27B는 코딩, 다단계 에이전틱 태스크, 그리고 텍스트, 이미지, 비디오에 걸친 멀티모달 이해에 탁월합니다. 고밀도 27B 파라미터 네이티브 비전-언어 모델은 262K 컨텍스트 창(YaRN 스케일링을 통해 1M까지 확장 가능)으로 구성되며 추론 노력 수준을 조정할 수 있어 이전 모델보다 상당한 성능 향상을 보장합니다. SWE-bench Pro에서 61.7점을 기록하고 최대 17GB의 양자화 버전으로 실행되며 복잡한 다단계 태스크를 완료할 때까지 더욱 높은 신뢰성으로 작동합니다.

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.