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MarkDavis
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2026년 8월 27일

텐센트 훈위안(Tencent Hunyuan)은 2비트 및 1.25비트 양자화를 활용해 엣지 기기용 18억 규모 번역 모델을 압축함으로써, 손실이 거의 없는 품질을 유지하면서 용량을 각각 약 574MB와 440MB로 줄였습니다. 빌리빌리(Bilibili)에 실시간 라이브 스트리밍 댓글 번역 솔루션으로 도입된 이 기술은 500~700MB의 메모리를 사용하며, 500~800ms 내에 댓글을 처리하고, 로컬에서 작동하여 비용을 절감하고 개인정보 보호를 강화합니다. 이는 실험실 데모 단계에서 모바일 및 PC 플랫폼을 아우르는 고동시성 상용 애플리케이션으로의 획기적인 도약을 의미합니다.

텐센트 훈위안(Tencent Hunyuan)은 2비트 및 1.25비트 양자화를 활용해 엣지 기기용 18억 규모 번역 모델을 압축함으로써, 손실이 거의 없는 품질을 유지하면서 용량을 각각 약 574MB와 440MB로 줄였습니다. 빌리빌리(Bilibili)에 실시간 라이브 스트리밍 댓글 번역 솔루션으로 도입된 이 기술은 500~700MB의 메모리를 사용하며, 500~800ms 내에 댓글을 처리하고, 로컬에서 작동하여 비용을 절감하고 개인정보 보호를 강화합니다. 이는 실험실 데모 단계에서 모바일 및 PC 플랫폼을 아우르는 고동시성 상용 애플리케이션으로의 획기적인 도약을 의미합니다.
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