/ Модель

Характеристики

Размер весов
438 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
cohere2_vision · dense
Базовая модель
Darwin-218B-kr
Библиотека
transformers
Опубликована
23 мая 2026

Darwin-218B-Delphi

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая MoE-модель на 218 млрд параметров для диалоговых ответов и научных рассуждений по химии.

87скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены3 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки1

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • Idavidrein/gpqa

    score · выше — лучше

    Результат

    88,1

    diamond 88,1question-answering 88,1
    Hugging Face Leaderboards

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Darwin-218B-Delphi — модель семейства Darwin от VIDRAFT FINAL-Bench для химии и научных рассуждений. Это объединённая производная Cohere Command A+, корейски ориентированной Darwin-218B-kr и химического дообучения; в README также описана дистилляция 993 примеров рассуждений по химии от внешней модели-учителя. Архитектура Cohere2 MoE содержит 218 млрд параметров, из которых активно около 25 млрд, и 128 экспертов.

Модель предназначена для диалоговых ответов на научные вопросы, решения задач уровня аспирантуры и рассуждений по шести областям химии: органической, спектроскопии, физической, неорганической, аналитической и специальной. Для GPQA Diamond авторы приводят точность 86,87% в базовом режиме и 90,91% в каскаде DELPHI; это заявленные результаты авторов. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Метаданные указывают английский и корейский языки; базовая модель также мультимодальна, однако карточка этой производной не описывает поддержку изображений во входах.

Лицензия — Apache-2.0. Описание не приводит длину контекста. Показатели на тесте GPQA Diamond сами по себе не гарантируют точность ответов в других задачах; использование каскада DELPHI описано как отдельный режим инференса.

Сценарии применения

  • решение задач по органической и неорганической химии
  • ответы на вопросы по спектроскопии
  • разбор задач по физической и аналитической химии
  • научные рассуждения уровня аспирантуры
  • диалоговые ответы на вопросы по химии

Ограничения

Приведённые показатели относятся к GPQA Diamond и не гарантируют качество на других задачах. Карточка не сообщает длину контекста и не описывает поддержку изображений у этой производной модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Darwin-218B-Delphi

VIDRAFT FINAL-Bench — chemistry-specialized 218B MoE, served via the DELPHI 5-Phase inference cascade.

A chemistry-domain derivative of the Darwin-218B family. Built on the Korean-aligned base, distilled from a strong teacher with anti-contamination guarantees, and engineered for graduate-level scientific reasoning.


🏆 GPQA Diamond — Public Results

GPQA Diamond (198 questions) — Darwin-218B-Delphi
─────────────────────────────────────────────────────────────
Method                                       | Accuracy
─────────────────────────────────────────────────────────────
Darwin-218B-Delphi baseline (MAJ@8)          | 86.87%  (172/198)
Darwin-218B-Delphi (DELPHI cascade)          | 90.91%  (180/198)
─────────────────────────────────────────────────────────────
DELPHI improvement                           | +4.04pp (+8 questions)

Reference baselines (vendor-reported)

ModelGPQA DiamondMode
GPT-5 (OpenAI)88.0%thinking
Claude Opus 4.5 (Anthropic)91.8%extended thinking
DeepSeek-V3.2~78-82%standard
Darwin-218B-Delphi (MAJ@8)86.87%standard
Darwin-218B-Delphi (DELPHI)90.91%VIDRAFT signature

→ DELPHI cascade로 Claude Opus 4.5 extended thinking 동급권 진입.


🌳 Family Tree (족보)

        🧓 GRANDFATHER (조부)                    🧓 GRANDMOTHER (조모)
        ───────────────────                      ───────────────────
        CohereLabs/                              Anthropic Claude
        command-a-plus-05-2026-bf16              Opus 4.5
        (Apache-2.0)                             (chemistry knowledge donor)
        218B MoE / ~25B active                   via SFT distillation
        128 experts, BF16                        (no logits, output-only)
                  │                                       │
                  │                                       │
                  └────────────────┬──────────────────────┘
                                   │
                                   ▼
        👨 FATHER (부친)                         👩 MOTHER (모친)
        ───────────────────                      ───────────────────
        FINAL-Bench/                             FINAL-Bench/
        Darwin-218B-kr                           darwin-chem-data-v1
        (Korean LoRA merged)                     (993 chemistry CoT samples,
        Korean fluency layer                      6 sub-domains,
                                                  anti-contamination guaranteed)
                  │                                       │
                  │                                       │
                  └────────────────┬──────────────────────┘
                                   │
                                   ▼
                        👦 CHILD (자식 / THIS MODEL)
                        ──────────────────────────────
                        FINAL-Bench/Darwin-218B-Delphi
                        ──────────────────────────────
                        • Korean + Chemistry specialist
                        • 218B MoE, ~25B active
                        • Apache-2.0
                        • GPQA Diamond 90.91% (DELPHI cascade)
                        • Served via DELPHI 5-Phase inference

Lineage notes

  • Paternal line (모델 골격): Cohere Command A+ → Korean LoRA → Chemistry LoRA merge → Delphi
  • Maternal line (지식 source): Claude Opus 4.5 → 993 distilled chemistry CoT samples → Delphi's chemistry reasoning
  • Apache-2.0 compatibility: All ancestors (paternal line) are Apache-2.0 licensed; maternal line is data-only output (Anthropic ToS compliant for derivative model training)

Distillation:

  • Teacher: large frontier model (proprietary API; no logits exposure → SFT-on-outputs pattern)
  • 993 high-quality chemistry CoT examples across 6 sub-domains: organic, spectroscopy, physical, inorganic, analytical, special
  • Anti-contamination: GPQA Diamond 198 questions guaranteed not in training data
  • LoRA: r=16, α=32, q/k/v/o, lr=1e-5, 1 epoch, max_length=3072
  • Trained on Darwin-218B-kr (S4 6×B200 bf16)
  • Merge: full dense checkpoint, no runtime adapter loading

Architecture

ItemValue
Total parameters218B
Active parameters~25B (MoE)
Experts128 (Cohere2 MoE)
PrecisionBF16
ArchitectureCohere2VisionForConditionalGeneration (multimodal-capable, text-primary)
TokenizerCohere2 (vocab 256K)
LanguagesEnglish, Korean
Context65,536 tokens
LicenseApache-2.0

Usage

vLLM (recommended)

vllm serve FINAL-Bench/Darwin-218B-Delphi \
    --tensor-parallel-size 8 \
    --dtype bfloat16 \
    --max-model-len 65536 \
    --trust-remote-code \
    --enforce-eager \
    --limit-mm-per-prompt '{"image":0,"video":0}'

Requires vLLM ≥ 0.21.0 (Cohere2VisionForConditionalGeneration support).

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "FINAL-Bench/Darwin-218B-Delphi",
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("FINAL-Bench/Darwin-218B-Delphi")

messages = [
    {"role": "user", "content": "Explain the SN2 mechanism step by step, "
                                "then justify why CH3I reacts faster than CH3Cl."}
]
prompt = tok.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tok(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2048, temperature=0.3, top_p=0.9)
print(tok.decode(out[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))

License

Apache License 2.0

Built upon CohereLabs/command-a-plus-05-2026-bf16 (Apache-2.0) and Darwin-218B-kr (Apache-2.0). All upstream components are permissively licensed.


Citation

@misc{darwin-218b-delphi-2026,
  title  = {Darwin-218B-Delphi: Chemistry-Specialized 218B MoE with DELPHI Cascade Inference},
  author = {{VIDRAFT FINAL-Bench Team}},
  year   = {2026},
  publisher = {Hugging Face},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/FINAL-Bench/Darwin-218B-Delphi}}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Cohere2VisionForConditionalGeneration
Ревизия весов
62ca98d

0 моделей