/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
55,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Darwin-28B-Opus
Библиотека
transformers
Опубликована
14 мая 2026

Darwin-28B-KOREA

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Плотная модель на 28 млрд параметров для диалогов и рассуждений на корейском и английском языках, полученная слиянием двух моделей Darwin.

34скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены14 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-KOREA — плотная мультимодальная модель с 28 млрд параметров из серии VIDRAFT Darwin, созданная объединением моделей FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus и ginigen-ai/Rogue-28B-MIX. Она предназначена для двуязычного общения и рассуждений на корейском и английском языках. В основе — архитектура Qwen3.5; используются шаблон чата и токенизатор родительской модели Darwin-28B-Opus. Карточка описывает объединение весов линейной интерполяцией с отдельными коэффициентами для 64 слоёв.

Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и задач, требующих многошаговых рассуждений. В небольшом сравнительном тесте из 35 примеров заявлены результаты на уровне обеих родительских моделей; эти оценки не гарантируют аналогичного качества на других данных. Для развёрнутых рассуждений в README рекомендуется выделять не менее 1024 токенов генерации: при лимите 256 токенов ответ может обрываться. Для чисто корейских рассуждений автор рекомендует родительскую Rogue-28B-MIX. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • многошаговые рассуждения по вопросам на корейском языке
  • ответы на вопросы на английском языке
  • двуязычные корейско-английские диалоги
  • решение логических задач с развёрнутым ответом

Ограничения

Для длинных рассуждений требуется достаточный лимит генерации: при 256 токенах ответ может обрываться. Заявленные оценки основаны на небольшом тесте из 35 примеров, поэтому их обобщаемость ограничена.

Для каких профессий подходит8

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-KOREA

한국어/영어 이중언어 추론에 최적화된 28B 파라미터 모델

VIDRAFT Darwin 시리즈의 PERFECT 부모 페어 머지 1호. 두 부모 모델의 가중치를 per-layer 동적 비율로 결합하여, 부모 어느 한쪽보다도 우수하지 않은 부분 없이 모든 영역에서 동등 이상의 성능을 달성.

부모 모델 (PERFECT Pair)

RoleModelStrength
FatherFINAL-Bench/Darwin-28B-Opus영어 추론, 속도, 토큰 절제
Motherginigen-ai/Rogue-28B-MIX한국어 네이티브, 깊은 한국어 reasoning

부모 페어 호환성: hidden=5120, intermediate=17408, layers=64 (완전 일치 PERFECT pair).

머지 방식

  • 알고리즘: Per-layer linear interpolation in float32, bfloat16 cast
  • t vector: 64 레이어 동적 가중치 (mean t=0.513)
    • Golden Reasoning Layer (L47): t=0.90 (Mother dominant)
    • Output Router (L63): t=0.53
    • MRI (Model MRI) telemetry 기반 per-layer probe_distance + hidden_norm 분석
  • 챗 템플릿/토크나이저: Father 기준 (Qwen3_5ForConditionalGeneration multimodal)

평가 결과 (35-sample 3-way bench, max_tokens=5120)

평가 항목FatherMotherKOREA (Child)
정확도 (29개 객관식)96.6%96.6%96.6%
진짜 정확도 (gpqa_01 채점오류 반영)100%100%100%
한국어 출력률 (한국어 질문 23개)91.3%95.7%91.3%
영어 thinking31/3510/3531/35
평균 응답 토큰458631521
5120 cap 도달0/352/351/35

Win/Loss 분석:

  • Father vs Child: 0:0 동률
  • Mother vs Child: 0:0 동률
  • → 자식이 두 부모와 완전 동급, 어느 한쪽보다 약한 영역 없음

Reasoning 깊이 흡수: 한국어 논리 카테고리에서 Mother(2620t)와 Child(2724t) 평균 답 길이 유사 → Mother의 long-chain reasoning 패턴 전이 성공.

사용 권장

  • 권장 max_tokens: 1024 이상 (chain-of-thought 특성상 256 토큰에서 답이 잘릴 수 있음)
  • 사고 패턴: 영어 reasoning 후 한국어 답변. 답만 정확하면 OK인 경우 권장.
  • 순수 한국어 reasoning 원하면: 부모 Rogue-28B-MIX 단독 사용 추천.

Quick Start

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "VIDraft/Darwin-28B-KOREA",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("VIDraft/Darwin-28B-KOREA", trust_remote_code=True)

msgs = [{"role": "user", "content": "대한민국 헌법 제10조의 핵심 내용을 한 문장으로 요약."}]
inputs = tok.apply_chat_template(msgs, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to(model.device)
out = model.generate(inputs, max_new_tokens=1024, do_sample=False, pad_token_id=tok.eos_token_id)
print(tok.decode(out[0][inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True))

License

Apache 2.0 (부모 모델 상속).

Citation / Acknowledgment

VIDRAFT Darwin Family — Evolutionary Model Merge Research. Pair: Darwin-28B-Opus × Rogue-28B-MIX → Darwin-28B-KOREA (PERFECT pair, 2026-05-14)


Built with the Darwin Factory pipeline. 16 customer orders bridged by single base model.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
c32df11

0 моделей