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LocalLLaMA에서 공유된 Falcon Perception/Falcon OCR 글은 0.6B와 0.3B 규모의 비교적 작은 모델로 grounding, segmentation, OCR을 풀어내는 설계를 부각시켰다.

Together AI는 2026년 3월 19일 자사 fine-tuning 서비스가 tool call, reasoning, vision-language workflow를 기본 지원한다고 밝혔다. 연결된 Together AI 블로그는 100B+ parameter 모델, 최대 100GB 데이터셋, 대형 MoE 모델에서 최대 6배 처리량, 학습 전 비용 추정과 실행 중 ETA 제공까지 포함된다고 설명한다.

Together AI는 2026년 3월 19일 fine-tuning 서비스가 tool calling, reasoning, vision-language model 학습을 지원하고 MoE 아키텍처에서 최대 6배 높은 처리량을 낸다고 밝혔다. 공식 글은 최대 1T 파라미터급 모델 지원 방향과 함께 100GB 데이터셋, 사전 비용 추정, 학습 중 ETA 제공을 설명한다.

2026년 3월 4일 LocalLLaMA 고득점 글에서 Microsoft의 open-weight multimodal 모델 Phi-4-Reasoning-Vision-15B가 공유됐고, 로컬 배포 관점의 토론이 이어졌다.