집메이투안, 통합 시각 및 음성 아키텍처를 갖춘 ‘LongCat-Next’ AI 모델 공개
4월 3일, MiTi 팀은 네이티브 멀티모달 대형 모델인 LongCat-Next를 공식 출시했습니다. 이 모델은 이미지, 오디오, 텍스트를 통합된 이산 토큰 스트림으로 변환함으로써 기존의 “언어 기반 + 플러그인” 방식의 한계를 뛰어넘습니다. 이를 통해 AI는 물리적 세계를 네이티브하게 “보고” “듣는” 것이 가능해지며, 텍스트를 처리하는 것과 동일한 방식으로 이러한 입력 데이터를 처리할 수 있습니다.
기술적 핵심: "모달리티 내재화"를 가능하게 하는 DiNA 아키텍처
서로 다른 데이터 유형 간의 장벽을 제거하기 위해 MiTi는 DiNA(Discrete Native Autoregressive) 아키텍처를 개발하여 다중 모달 모델링에서 심층적인 통합을 달성했습니다:
완전한 모달리티 통합: 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오에 대해 동일한 파라미터, 어텐션 메커니즘, 손실 함수를 사용합니다.
이해와 생성의 대칭성: 단일 수학적 프레임워크 내에서 다음 텍스트 토큰을 예측하는 것은 "이해"를, 이미지 토큰을 예측하는 것은 "생성"을 구성합니다. 두 과정 모두 훈련 과정에서 상당한 시너지 효과를 보여줍니다.
극한의 압축: dNaViT 시각 토케나이저를 활용하여 어떤 해상도의 입력도 처리합니다. 8단계 잔차 벡터 양자화 과정을 통해 픽셀 공간에서 최대 28배의 압축률을 달성하면서도 OCR 및 금융 문서 분석과 같은 작업에 필수적인 세부 정보를 보존합니다.
실증적 성능: 이산 모델링에는 본질적인 한계가 없다
LongCat-Next는 여러 벤치마크에서 전문 모델을 능가하는 성능을 보여주며, "이산화는 필연적으로 정보 손실을 초래한다"는 전통적인 관념에 효과적으로 도전합니다:
세밀한 인식: 밀집된 텍스트 시나리오를 위한 OmniDocBench에서, 이 모델은 Qwen3-Omni뿐만 아니라 전용 비전 모델인 Qwen3-VL보다도 우수한 성능을 보입니다.
시각적 추론: MathVista에서 83.1점이라는 인상적인 점수를 기록하며, 견고한 산업급 논리적 추론 능력을 입증했습니다.
크로스 모달 협업: 선도적인 언어 능력(C-Eval 86.80)을 유지하면서도, 텍스트와 음성의 저지연 병렬 생성을 지원하며 사용자 정의 가능한 음성 복제 기능도 제공합니다.
산업적 통찰: 물리적 세계 AI를 위한 토대
대규모 언어 모델은 오랫동안 텍스트 중심이었습니다. LongCat-Next의 획기적인 성과는 물리적 세계의 정보를 언어처럼 이산화하고 모델링할 수 있음을 입증한 점입니다. AI가 통합된 "모국어"를 갖추게 되면, 도구를 사용하거나 코드를 작성하거나 복잡한 차트를 해석할 때 더 지능적이고 직관적으로 행동할 수 있습니다.
MiTi는 이제 LongCat-Next 모델과 dNaViT 토큰화기를 오픈소스로 공개했습니다. 이 효율적이고 잠재력 높은 고유 이산 아키텍처는 개발자들에게 현실 세계를 인지하고 상호작용할 수 있는 AI를 구축하는 데 필수적인 도구를 제공합니다.
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의견 (1)
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![CharlesHernández]()
Interesting approach! Unifying vision and speech into a single stream sounds like a step towards more 'native' multimodal understanding, unlike just bolting on separate modules. Makes me wonder how this affects real-time processing efficiency for delivery robots or AR navigation apps. Could be a game-changer for Meituan's on-demand services if it works smoothly in the wild. 🧐
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