/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
19,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Darwin-9B-Opus
Библиотека
transformers
Опубликована
14 мая 2026

Darwin-9B-KOREA

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слитая 9-миллиардная модель VIDRAFT для диалогов и рассуждений на корейском и английском языках.

30скачиваний за 30 дней9лайковвеса 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-9B-KOREA — VIDRAFT Darwin-сериисийн 9-миллиардная плотная языковая модель для двуязычных рассуждений на корейском и английском языках. Она создана слиянием моделей FINAL-Bench/Darwin-9B-Opus и FINAL-Bench/Darwin-9B-NEG методом послойной линейной интерполяции; использует архитектуру семейства Qwen 3.5 и формат Safetensors. Шаблон чата и токенизатор взяты от Darwin-9B-Opus.

Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и задач, где требуется рассуждать, в том числе на английском с последующим ответом на корейском. Разработчик сообщает о равной точности с обеими родительскими моделями на внутреннем тесте из 35 примеров и о доле ответов на корейском 91,3% на 23 корейских вопросах. Для развертывания в BF16 указано около 20 ГБ видеопамяти; автор рекомендует задавать не менее 1024 выходных токенов из-за склонности модели к развернутым рассуждениям. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на корейском языке
  • двуязычный диалог на корейском и английском
  • пошаговое рассуждение перед ответом на корейском
  • решение задач с выбором ответа
  • генерация развернутых ответов с приоритетом точности

Ограничения

Результаты оценки основаны на небольшом внутреннем наборе из 35 примеров и не подтверждают качество на широком спектре задач. Для работы в BF16 требуется около 20 ГБ видеопамяти, а из-за развернутых рассуждений желательно выделять не менее 1024 выходных токенов.

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-9B-KOREA

한국어/영어 이중언어 추론에 최적화된 9B 파라미터 모델 (28B-KOREA의 경량 자매 모델)

VIDRAFT Darwin 시리즈의 PERFECT 부모 페어 머지. Darwin-9B-Opus(정) × Darwin-9B-NEG(반) 페어를 per-layer 동적 비율로 결합하여, 28B-KOREA 대비 1/2.7 사이즈로 거의 동등한 한국어 능력을 달성.

부모 모델 (PERFECT Pair)

RoleModelStrength
FatherFINAL-Bench/Darwin-9B-Opus영어 reasoning, 한국어 답변
MotherFINAL-Bench/Darwin-9B-NEGNegative SFT, 정/반 합성

페어 호환성: hidden=4096, intermediate=12288, layers=32, vocab=248320 — 100% 일치 PERFECT pair.

머지 방식

  • 알고리즘: Per-layer linear interpolation (float32 → bfloat16)
  • t vector: 32 레이어 동적 가중치 (mean t=0.513)
    • Golden Reasoning Layer (L0): t=0.90 (28B 페어는 L47, 9B는 L0이 입력 직후 가장 reasoning critical)
    • Output Router (L31): t=0.53
  • 챗 템플릿/토크나이저: Father 기준

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

평가 항목Father (9B-Opus)Mother (9B-NEG)KOREA (Child)
정확도 (29개 객관식)93.1%93.1%93.1%
한국어 출력률 (한국어 질문 23개)91.3%87.0%91.3% ⭐

Win/Loss: Father vs Child 0:0, Mother vs Child 0:0 — 완전 동률 (자식이 두 부모와 동급)

28B-KOREA 비교: 정확도 -3.5%p (96.6% → 93.1%, 모델 크기 차이), 한국어 출력률 동일 91.3%.

사용 권장

  • 권장 max_tokens: 1024 이상 (chain-of-thought 특성)
  • GPU 메모리: ~20GB BF16 (단일 H100/H200/A100 80GB 충분)
  • 사고 패턴: 영어 reasoning 후 한국어 답변. 답 정확도 우선이면 권장.

Quick Start

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "VIDraft/Darwin-9B-KOREA",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("VIDraft/Darwin-9B-KOREA", trust_remote_code=True)

msgs = [{"role": "user", "content": "한국 최초 한글 창제 이유를 한 문장으로."}]
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).

Related Models


VIDRAFT Darwin Factory — Pair: Darwin-9B-Opus × Darwin-9B-NEG → Darwin-9B-KOREA

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
1c0db2c

0 моделей