/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
6,8 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
A.X-3.1-Light
Библиотека
transformers
Опубликована
30 авг 2026

AX-3.1-Light-sft_v3_1b_0.5

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Корейская диалоговая модель на базе SKT A.X-3.1-Light, созданная усреднением весов двух дообученных вариантов для генерации текста и решения задач понимания.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 авг 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

AX-3.1-Light-sft_v3_1b_0.5 — созданная автором модели производная на основе SKT A.X-3.1-Light. Она получена усреднением весов двух дообученных моделей: sft_v0_21 и sft_v3_1b_safe, взятых с равными коэффициентами 0,5; повторного обучения на данных и изменений архитектуры не проводилось. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 6,8 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов на корейском языке. В README описана проверка объединения сильных сторон исходных вариантов на тестах по корейскому языку, медицине, финансам и праву; приведённые результаты — локальные ориентиры, а не официальные оценки K-AI. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует уточнить в карточке базовой модели и связанных материалов.

Сценарии применения

  • диалоги и ответы на вопросы на корейском языке
  • решение задач по корейским учебным текстам
  • ответы на вопросы по медицинским материалам на корейском языке
  • извлечение ответов из финансовых и юридических документов
  • оценка и сравнение вариантов модели на корейских бенчмарках

Ограничения

Оценки в README получены на локальных тестах и не являются официальными результатами K-AI; автор также отмечает расхождения с направлением официальной таблицы лидеров для некоторых наборов. Лицензия указана как other, поэтому условия использования требуют проверки.

Для каких профессий подходит5

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

AX-3.1-Light-sft_v3_1b_0.5 (동전, K-AI 등록 버전 3.15)

skt/A.X-3.1-Light 기반 두 파인튜닝 모델 sft_v0_21과 sft_v3_1b_safe를 가중치 평균(model soup, 각 0.5)해서 만든 모델입니다. 데이터 재학습이 아니라 두 모델의 전체 가중치를 원소별로 평균 낸 것입니다.

  • 베이스 모델: skt/A.X-3.1-Light
  • 결합 방법: weight averaging, 0.5×v0.21 + 0.5×v3.1b_safe
  • 입력 모델: sft_v0_21(AI Hub 71857/71874/71610/569/71949, 5,793건, 정답 우선 스키마, 실제 K-AI 평균 0.4326) / sft_v3_1b_safe(위 데이터 + 71875·577 단답형 추가 20,513건, 실제 K-AI 평균 0.4226)
  • 목적: v0.21(CLIcK/Com2 강점)과 v3.1b-safe(KMMLU-Pro/HLE/MuSR 강점)를 가중치 평균으로 결합할 수 있는지 검증
  • 구조 변경: 없음

로컬 평가 결과 (팀원 스위트, B1, 참고용 — K-AI 공식 점수 아님)

벤치마크basev0.21soup-0.5
KMMLU-Pro37.85%39.16%40.11%
CLIcK63.56%64.31%65.71%
HLE4.40%4.40%4.87%
Com2-main51.00%51.64%51.76%
SNU Ko-MuSR48.40%56.13%54.53%
5축 평균41.04%43.13%43.40%

Com2-main·MuSR(Ko)은 이 프로젝트에서 로컬-실제 리더보드 방향이 어긋난 전례가 있어 참고용으로만 사용.

사용 데이터셋 (v0.21 ∪ v3.1b-safe, AI Hub)

ID데이터셋명URL
71857국어 교과 지문형 문제 데이터https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=71857
71874전문 의학지식 데이터https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=71874
71610금융, 법률 문서 기계독해 데이터https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=71610
569행정 문서 대상 기계독해 데이터https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=569
71949인과관계 기반 추론 데이터(업사이클링)https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=71949
71875필수의료 의학지식 데이터 (단답형만)https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=71875
577뉴스 기사 기계독해 데이터 (단답형만)https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=577

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
ed64140

0 моделей