온디바이스 AI, 양자 컴퓨팅, 피지컬 AI. 마케팅이 아니라 VIDRAFT가 직접 측정한 데이터와 공개 출처로 씁니다.
자체 발표 수치와 외부 기관이 채점한 기록은 다르다. 정부 주관 리더보드, 공개 블라인드 벤치마크, 주최사 재검증 기록처럼 우리가 점수를 매기지 않은 결과만 모았다.
모델 교배아키텍처 계열이 다른 모델은 텐서 모양과 역할이 맞지 않아 보통 병합이 불가능하다. 비드래프트 Chimera는 텐서쌍마다 호환성을 점수화해 교배 가능한 것과 이식만 가능한 것을 가려낸다.
AI 안전진단성능 점수만으로는 배포 위험을 알 수 없다. AX-RAY는 모델·운영환경·에이전트 3축에서 11개 카테고리 117개 위험 항목을 진단하고, 각 항목을 7개 법역의 규제에 매핑한다.
모델 추론 가속비드래프트(VIDRAFT)가 구글×허깅페이스 The Fast Gemma Challenge에서 510.58 TPS를 PPL 2.39로 달성해, 구글이 공식 검증(VERIFIED)한 기록 기준 세계 1위에 올랐다 (2026년 8월 스냅샷).
온디바이스 AIVIDRAFT POCKET Box와 POCKET-35B로 GPU 없이 온디바이스에서 대형 언어 모델을 실행하는 방법과 성능.
과학 AIVIDRAFT의 구조 전용 앙상블이 독립적·블라인드 Polaris HIA 리더보드에서 AUROC 0.990으로 1위를 기록했습니다. Polaris 공개 리더보드 통산 15번째 1위입니다.
모델 추론비드래프트(VIDRAFT)의 Darwin-398B-JGOS가 GPQA 다이아몬드에서 90.9%를 기록하며 세계 3위, 한국 모델 중 1위에 올랐다 (베이스 모델 기준, 2026년 7월 스냅샷).
AI 안전·평가FINAL-Bench는 AI 모델이 자신의 오류를 감지·인정·수정하고 적절히 거절하는지를 측정하는 기능적 메타인지·안전 진단 벤치마크입니다.
오픈 파운데이션가중치만 여는 것을 넘어 학습 데이터·코드·로그·체크포인트까지 전부 Apache-2.0으로 공개한 from-scratch 파운데이션 모델
온디바이스 AIGPU 없이 CPU·폰·노트북에서 35B급 오픈 모델을 구동하는 온디바이스 AI. VIDRAFT POCKET은 가장 많이 내려받는 온디바이스 모델보다 CPU 디코딩 2.69배, 같은 품질로 실측됐습니다.
양자 컴퓨팅실사용 RSA·AES를 깨는 양자 컴퓨터는 아직 없습니다. VIDRAFT는 시뮬레이터가 아닌 실제 IBM 양자 하드웨어에서 Even–Mansour 구조의 주기를 N=10까지 복원하는 암호분석 실험을 수행했습니다.
피지컬 AI보스턴 다이내믹스 Spot이 서울 로봇·AI 과학관에서 한국어 음성 명령을 알아듣고 동작합니다. 하드웨어·펌웨어 수정 없이, 온디바이스 AI로 음성을 현장에서 처리합니다.
LLM 기술모델 병합은 GPU 학습 없이 서로 다른 언어모델의 가중치를 결합해 새 능력을 얻는 기법입니다. VIDRAFT의 Darwin 계열은 이 방식으로 GPQA Diamond 90.9%, 한국어 리더보드 1위를 달성했습니다.
LLM 기술양자화는 모델 가중치의 정밀도를 낮춰 크기와 연산을 줄이는 기법입니다. 4비트로 줄여도 품질 손실이 작아, GPU 없이 폰·노트북에서 대형 LLM을 돌리는 온디바이스 AI의 핵심입니다.