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TL;DR
dots3-note preview는 dots3 계열의 첫 open-weight 모델로, Mixture-of-Experts 구조에서 총 280B 파라미터 중 16B를 활성화한다. 최대 512K tokens의 context length를 지원하며 텍스트·이미지·비디오·오디오를 이해하고 텍스트를 출력한다. 공개된 정보는 모델의 규모, 활성화 범위, 입력 형식을 중심으로 구성되며 성능 benchmark나 재현 결과는 포함하지 않는다.
섹션별 상세
dots3-note preview는 dots3 계열의 첫 open-weight 모델이다. Mixture-of-Experts 구조를 사용하며 전체 파라미터는 280B, 입력 처리에 활성화되는 파라미터는 16B이다. 이 구조와 수치는 모델의 규모와 실제 연산 범위를 구분해 파악하게 한다.
이 모델은 최대 512K tokens의 context length를 지원한다. 텍스트·이미지·비디오·오디오를 입력으로 이해하고 텍스트를 출력하므로 입력 형식은 멀티모달이지만 출력 형식은 텍스트로 한정된다. 따라서 긴 문맥과 여러 입력 유형을 함께 처리하는 모델 구성이라는 점이 핵심 기술 정보다.
용어 해설
- Mixture-of-Experts
- — 전체 파라미터를 여러 전문가 모듈로 나누고 입력마다 일부 모듈만 활성화하는 모델 구조입니다. 총 파라미터 규모를 크게 유지하면서 실제 연산에 참여하는 파라미터 수를 줄이는 방식으로, 이 글에서는 280B 중 16B가 활성화됩니다.
- 활성화 파라미터(Activated Parameters)
- — 모델이 특정 입력을 처리할 때 실제 계산에 참여하는 파라미터입니다. Mixture-of-Experts 구조에서는 전체 파라미터보다 활성화 파라미터가 적을 수 있으며, dots3-note preview는 총 280B 중 16B를 활성화합니다.
- 컨텍스트 길이(Context Length)
- — 모델이 한 번의 처리에서 참고할 수 있는 입력 토큰의 최대 범위입니다. 컨텍스트 길이가 길면 긴 문서나 대화 기록을 한 번에 전달할 수 있으며, 이 모델은 최대 512K tokens를 지원합니다.
- 멀티모달 모델(Multimodal Model)
- — 텍스트뿐 아니라 이미지·비디오·오디오처럼 서로 다른 유형의 입력을 함께 처리하는 모델입니다. dots3-note preview는 네 가지 입력 형식을 이해하고 결과는 텍스트로 생성합니다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 08. 22.수집 2026. 08. 22.출처 타입 REDDIT
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