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Tether, 0.8B 에이전트 모델 BotPsy 발표
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Tether AI Research는 function calling과 에이전트형 워크플로를 위한 0.8B 파라미터 모델 「BotPsy」를 발표했다. Qwen3.5-0.8B를 기반으로 하며 온디바이스 사용을 상정하고 있다. 테스트한 여섯 가지 도구 활용·에이전트 벤치마크에서 1.2B 이하 모델을 모두 앞섰고, BFCL v4 점수는 베이스 모델의 23.4에서 44.0으로 향상됐다. 자동 레드팀 테스트에서 유해 응답 비율도 베이스 모델의 36%에서 21%로 낮아졌다.
Hugging Face Blog 발췌
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11월 11일
- Hugging Face BlogBotPsy, 10억 파라미터 미만 에이전트형 언어 모델 기반 온디바이스 개인 비서
Tether AI Research는 function calling과 에이전트형 워크플로를 위한 0.8B 파라미터 모델 「BotPsy」를 발표했다. Qwen3.5-0.8B를 기반으로 하며 온디바이스 사용을 상정하고 있다. 테스트한 여섯 가지 도구 활용·에이전트 벤치마크에서 1.2B 이하 모델을 모두 앞섰고, BFCL v4 점수는 베이스 모델의 23.4에서 44.0으로 향상됐다. 자동 레드팀 테스트에서 유해 응답 비율도 베이스 모델의 36%에서 21%로 낮아졌다.
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