주요 특징

• 텍스트·이미지 입력을 받아 추론·코딩·에이전트 워크플로용 텍스트를 생성하는 EdgeRock-4B 가중치 공개(Hugging Face·ModelScope)
• 순환 상태 + 로컬 어텐션 + Rock Memory Anchors(RMA) 조합으로 시퀀스당 어텐션 KV 72MiB 고정, 256K 맥락에서 Qwen3.5-4B 대비 99.1% 절감
• AIME 2024–2026 평균 pass@1 82.9%, MMBench EN 88.3·ChartQA 83.9 등 6개 시각 벤치마크 평균 84.9%
• Hopper 80GB 1장 기준 32K 입력+32K 출력에서 Qwen3.5-4B의 6.42배 출력 처리량, 128K 입출력 단일 요청 디코딩 1.54배
• NF4·INT8·FP8·AWQ·GPTQ·NVFP4, MLX, 전용 백엔드용 GGUF, ONNX, LiteRT-LM 프리뷰 등 양자화 패키지 제공