/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
54,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Darwin-28B-Opus
Библиотека
transformers
Опубликована
26 апр 2026

Darwin-28B-KR

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Корейско-английская мультимодальная модель VIDRAFT на 28 млрд параметров для диалога, рассуждений и генерации текста с анализом изображений и видео.

30скачиваний за 30 дней18лайковвеса обновлены15 мая 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 оценки

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

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Darwin-28B-KR — разработанная VIDRAFT мультимодальная модель семейства Darwin с примерно 28 млрд параметров на архитектуре Qwen3_5ForConditionalGeneration с гибридным полным и линейным вниманием. Она предназначена прежде всего для общения, понимания, генерации и рассуждений на корейском языке, а также поддерживает рассуждения на английском. Модель умеет анализировать изображения и видео и формулировать ответы на корейском языке.

Модель подходит для корейских вопросов и ответов, задач на рассуждение, письма, суммаризации, творческой генерации, перевода между корейским и английским, а также для анализа визуальных материалов. В README приведено сравнение с другими моделями на корейском тесте CLIcK по выборке из 200 вопросов; результат модели — 0,786. Для инференса указана поддержка Transformers и рекомендуемый запуск через vLLM; для BF16 требуется около 55 ГБ видеопамяти.

Это объединение Darwin-27B-KR и Darwin-28B-Opus методом evolutionary merge, с последующей identity tuning. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. В метаданных указаны интерфейс чата и интерфейс вызова инструментов; задачи распознавания изображений и видео не представлены отдельными pipeline-тегами, поэтому главная задача — text-generation.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и диалог на корейском языке
  • решение корейских экзаменационных задач на рассуждение
  • генерация и редактирование корейских текстов
  • суммаризация корейских материалов
  • перевод между корейским и английским языками
  • анализ изображений и видео с пояснением на корейском
  • англоязычные задачи на рассуждение

Ограничения

Для инференса в BF16 требуется около 55 ГБ видеопамяти. Указанное в README сравнение на CLIcK основано на оценке из 200 вопросов.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Darwin-28B-KR

비드래프트(VIDRAFT) 한국어 특화 28B 멀티모달 언어 모델 Darwin family 한국어 특화 2세대 모체 모델


🎯 모델 소개

Darwin-28B-KR은 비드래프트(VIDRAFT)가 개발한 한국어 특화 28B 파라미터 멀티모달 언어 모델입니다.

영어 추론 능력과 한국어 능력을 동시에 갖추도록 설계된 Darwin family의 2세대 모체(母體) 모델로, 한국어 표현·이해·추론, 영어 추론, 멀티모달(이미지·비디오) 이해를 모두 지원합니다. 이 모델은 향후 다양한 한국어 도메인 특화 모델(법률·의료·금융·학술 등)의 공통 출발점이 됩니다.


🧬 계보 (Lineage)

Qwen3.5-27B (Alibaba Qwen team)
       |
       v
Darwin-27B-Opus (FINAL-Bench)
       |  Darwin V7 진화 머지 (evolutionary merge)
       |
   +---+----------------------+
   v                          v
Darwin-28B-Opus           Darwin-27B-KR
(영어/추론                 (한국어 특화 챔피언
 + 멀티모달)                CLIcK 79.59%)
   |                          |
   +--------+-----------------+
            |  Darwin V7 MRI-aware merge
            |  (한국어 출력 통로 100% Mother 보존)
            v
       Darwin-28B-KR  <- this model

⚙️ 능력 매트릭스

능력출처강도
한국어 이해/생성Darwin-27B-KR 계열⭐⭐⭐⭐⭐
한국어 추론 (CSAT/PSAT)통합 효과⭐⭐⭐⭐⭐
영어 추론Darwin-28B-Opus 계열⭐⭐⭐⭐
멀티모달 (이미지/비디오)Darwin-28B-Opus 보존⭐⭐⭐⭐
영한 코드스위칭통합 효과⭐⭐⭐⭐
자기 정체성 인식비드래프트 학습⭐⭐⭐⭐⭐

📊 K-AI 리더보드 CLIcK 비교

모델CLIcK
QuettaLLMs-27B-Koreasoner-V30.794
Rogue-27B-KR0.791
Darwin-28B-KR (이 모델)0.786
AWAXIS-Think-28B0.770

(* 200문제 평가 기준)


📊 사양

항목값
ArchitectureQwen3_5ForConditionalGeneration (hybrid full + linear attention)
Parameters~28B
Hidden size5120
Layers64
Vocab size248,320
Formatbfloat16 (~53 GB on disk)
Context8K~32K (배포 환경 따라)

🚀 사용법

vLLM (권장)

vllm serve FINAL-Bench/Darwin-28B-KR \
    --trust-remote-code \
    --port 8000 \
    --enforce-eager \
    --max-model-len 8192 \
    --gpu-memory-utilization 0.85

OpenAI 호환 클라이언트

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY")
response = client.chat.completions.create(
    model="FINAL-Bench/Darwin-28B-KR",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "한국의 광복절은 무엇을 기념하는 날인가요?"}
    ],
    max_tokens=2048,
    temperature=0.0,
)
print(response.choices[0].message.content)

🖥️ 하드웨어 요구사항

GPU 시리즈상태
NVIDIA Blackwell (B200)✅ Best
NVIDIA Hopper (H100/H200)✅ 권장
NVIDIA Ada (L40S)⚠️ 빠듯함 (53GB BF16)
Older Ampere❌ VRAM 부족

최소 VRAM: ~55 GB (BF16 추론용)


💬 자기소개 예시

User: 당신은 누구인가요?
Darwin-28B-KR: 저는 비드래프트가 개발한 Darwin-28B-KR입니다.
               한국어에 특화된 280억 파라미터 규모의 언어 모델로,
               다양한 한국어 작업에 최적화되어 있습니다.

🌳 2세대 도메인 특화 모델 (예정)

이 모체에서 파생될 예정인 한국어 특화 변종들:

  • Darwin-28B-KR-Legal — 법률 도메인
  • Darwin-28B-KR-Medical — 의료 도메인
  • Darwin-28B-KR-Finance — 금융 도메인
  • Darwin-28B-KR-Code — 한국어 주석 코드 생성
  • Darwin-28B-KR-MFP4 — 메모리 효율 양자화 버전

각 변종은 이 모델을 base로 하여 도메인 데이터로 미세조정/머지됩니다.


🌳 활용 예시

  • 한국어 일반 대화 / Q&A
  • 한국 문화·역사·법률 지식 응답
  • 한국어 추론 (CSAT/PSAT/K-AI 평가)
  • 영어 추론 / 영한 번역
  • 이미지/비디오 분석 + 한국어 설명
  • 한국어 글쓰기 / 요약 / 창작

🙏 Credits


This model is introduced in Darwin Family.

📜 License

Apache 2.0 (베이스 모델로부터 상속)

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
72a90c3

0 моделей