/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-1.5B-Instruct
Опубликована
12 июн 2026

Darwin-ttttsss-1781247897

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная диалоговая модель VIDRAFT на базе Qwen2.5-1.5B-Instruct, созданная скрещиванием для генерации текста на корейском и английском языках.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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 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-ttttsss-1781247897 — созданная VIDRAFT модель для автоматического опыта по скрещиванию моделей в Сеульском музее робототехники и искусственного интеллекта. Это плотная причинно-языковая модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, дообученная на основе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct и представленная в формате safetensors. Она поддерживает диалог и генерацию текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. По карточке, модель получена скрещиванием Darwin-1B-유머왕 и Darwin-1B-코딩요정 методом Darwin MRI: слои анализируются по норме и энтропии, затем веса родителей адаптивно смешиваются.

Модель подходит для демонстрационных диалогов и генерации текста на корейском и английском языках. В README приведён пример ответа на корейском, однако он не описывает специализированные задачи модели. Лицензия — Apache-2.0. Карточка сообщает о базовой проверке работоспособности, но не приводит результатов подробной оценки качества.

Сценарии применения

  • демонстрационные диалоги на корейском языке
  • генерация ответов на английском языке
  • создание коротких текстовых ответов
  • показ работы метода скрещивания языковых моделей

Ограничения

Карточка сообщает только о базовой проверке работоспособности и не содержит подробных оценок качества или специализированных сценариев. Заявления о превосходстве отдельных родительских моделей в слоях не подкреплены результатами сравнительных тестов.

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-ttttsss-1781247897

서울로봇인공지능과학관 — Darwin 모델 자동 생성 체험에서 관람객이 직접 만든 1B AI 모델.

QR

📱 QR 스캔 → 이 모델로 이동 — https://huggingface.co/VIDraft/Darwin-ttttsss-1781247897

🐭 교배 정보 (Darwin MRI Breeding)

항목값
부모 ADarwin-1B-유머왕
부모 BDarwin-1B-코딩요정
교배 방식Darwin MRI (텐서별 norm·entropy 조사 → 적응 블렌딩)
MRI 적응 텐서0 / 338
유전 성향 trait0.5
교배 시간163.1초

🔬 Darwin 교배란?

Darwin은 VIDRAFT의 진화적 모델 교배 기술. 두 부모 모델의 모든 레이어를 norm·entropy로 정밀 조사(MRI)하여 레이어마다 어느 부모가 우수한지 판단해 가중치를 적응적으로 블렌딩 — 단순 평균이 아닌 레이어별 정밀 유전.

✅ 품질 검증

  • sanity: 정상
  • 샘플 응답: 네, 저는 다양한 주제에 대해 정보를 제공하거나 문제 해결을 돕는 역할을 합니다. 어떤 분야의 정보나 도움이 필요하신가요?

사용법

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
m = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("VIDraft/Darwin-ttttsss-1781247897")
tk = AutoTokenizer.from_pretrained("VIDraft/Darwin-ttttsss-1781247897")

Darwin 모델 자동 생성 체험 · VIDRAFT · 2026

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
77b9197

0 моделей