핵심 요약
- Nace AI가 Hugging Face(`nace-ai/drex-max-v1`)에 공개한 27B 규모 오픈웨이트 멀티모달 의사결정 모델.
- 문장을 생성하는 대신 단일 포워드 패스(Single Forward Pass)로 최대 255개 선택지를 채점·비교(Decision Index 0.4 기준 67.52점).
- 텍스트, JSON, 이미지를 모두 처리하며 최대 262K 토큰 컨텍스트 윈도우 지원.
- 24GB 이상 메모리를 갖춘 Apple Silicon(M4/M5) Mac에서 Ollama, llama.cpp, MLX, Unsloth로 100% 로컬 실행 가능.
한눈에 보기
| 개발사 | Nace AI |
|---|---|
| 파라미터 및 문맥 | 27B 파라미터 / 262K 컨텍스트 윈도우 |
| 지원 모달리티 | 텍스트, JSON, 이미지 |
| 의사결정 성능 | 단일 패스로 최대 255개 선택지 채점 (Decision Index 0.4: 67.52) |
| 로컬 런타임 | Ollama, llama.cpp, MLX, Unsloth (24GB+ M4/M5 Mac) |
| 카테고리 | AI·모델 |
| 제작자 | Markandey Sharma |
| 공식 사이트 | huggingface.co ↗ |
| 화제도 | 🔥 화제도 3만 |
| 공개일 | |
| 최종 업데이트 |
텍스트 생성 없이 단 한 번의 패스로 최대 255개 선택지 채점
일반적인 언어 모델은 선택지를 고를 때도 긴 문장을 한 글자씩 생성해야 하지만, 'Drex Max v1(`nace-ai/drex-max-v1`)'은 오직 옵션 채점과 의사결정에 특화된 모델입니다.
최대 262K 컨텍스트의 텍스트, JSON, 이미지를 바탕으로 최대 255개 후보를 단일 포워드 패스로 비교해 점수를 매기므로 에이전트 라우팅이나 리랭킹에 적합합니다.
24GB 이상 M4/M5 Mac에서 100% 로컬 실행
출력 토큰을 길게 디코딩하지 않기 때문에 24GB 이상 통합 메모리를 탑재한 M4/M5 Mac에서도 빠르고 가볍게 로컬 구동이 가능합니다.
Ollama, llama.cpp, Apple MLX, Unsloth를 모두 지원해 클라우드 비용 없이 로컬 워크플로우에 바로 연결할 수 있습니다.
Decision Index 0.4 벤치마크와 라이선스 기준
Decision Index 0.4에서 67.52점을 기록했으며 가중치는 무료로 다운로드할 수 있으나, 고위험 자동화 의사결정 영역에 대해서는 라이선스상 제한이 포함되어 있습니다.
단계별 가이드
Hugging Face에서 nace-ai/drex-max-v1 확인
상단 버튼을 눌러 공식 저장소와 양자화 모델을 확인합니다.
Ollama·MLX·llama.cpp에 모델 로드
24GB+ M4/M5 Mac이나 GPU 환경에 맞는 포맷을 내려받아 실행합니다.
텍스트·JSON·이미지와 최대 255개 옵션 입력
단일 추론으로 각 선택지의 점수를 받아 라우팅 및 분류에 활용합니다.
자주 묻는 질문
일반 27B 채팅 모델과 어떤 점이 다른가요?
대화문을 생성하지 않고 최대 255개 선택지 중 최적의 옵션을 점수로 판별하는 의사결정 전용 모델입니다.
Mac에서도 로컬로 돌아가나요?
네, 24GB 이상 메모리가 장착된 M4/M5 Mac에서 Ollama, MLX, llama.cpp로 로컬 실행이 가능합니다.
최대 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
최대 262K 토큰 컨텍스트를 지원합니다.
