AWAXIS-Think-28B
Anserwise가 공개하는 한국어 특화 28B 추론 LLM
Qwen3.6-27B(부)와 rico03의 Claude Opus 증류 추론 모델(모)을 Darwin V7 진화적 병합으로 교배하여 탄생한 Darwin-28B-Opus(자), 그 자 모델 위에 한국어 LoRA를 입혀 완성된 모델입니다.
🧬 모델 계보 (Family Tree)
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 부 (Father): Qwen/Qwen3.6-27B │
│ └─ Alibaba Qwen 팀의 최신 Qwen3.6 세대 백본 │
│ │
│ 모 (Mother): rico03/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distilled │
│ └─ Claude Opus 추론 능력을 증류한 Qwen3.6-27B 기반 모델 │
│ │
│ │ Darwin V7 진화적 병합 (CMA-ES 기반 최적 혼합 탐색) │
│ ▼ │
│ │
│ 자 (Son): FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus │
│ └─ 부·모 DNA 결합 28B 모델 │
│ Qwen3.5 하이브리드 아키텍처 (Linear × 48 + Full × 16) │
│ │
│ │ 한국어 LoRA 미세조정 (r=8, 어텐션 전용, 영향도 최소) │
│ ▼ │
│ │
│ 본 모델: Anserwise/AWAXIS-Think-28B ⭐ │
│ └─ 한국어 특화 28B (K-AI 리더보드 타겟) │
│ │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
3대 가계 구조:
- 부·모(Qwen3.6-27B × rico03 Claude-Opus-Reasoning-Distilled)가 Darwin V7 시스템에서 진화적으로 교배되어 자(Darwin-28B-Opus) 탄생
- 그 자 모델 위에 한국어 LoRA를 입혀 AWAXIS-Think-28B 완성
📊 모델 개요
| 항목 | 값 |
|---|---|
| 파라미터 | 약 27B (텍스트 언어 모델) + 비전 타워 포함 |
| 아키텍처 | Qwen3.5 하이브리드 (Linear Attention × 48 + Full Attention × 16) |
| 컨텍스트 | 262,144 tokens |
| 자(子) 모델 | FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus |
| 부(父) 백본 | Qwen/Qwen3.6-27B |
| 모(母) 베이스 | rico03/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distilled |
| 추가 학습 | 한국어 LoRA 미세조정 |
| 라이선스 | Apache 2.0 |
| 데이터형 | BF16 |
| 파일 형식 | 표준 safetensors (11 shards) + Qwen3VLProcessor 호환 |
✨ 주요 특징
1. Darwin V7 진화적 병합으로 태어난 자(子) Darwin-28B-Opus
FINAL-Bench 팀의 Darwin V7 시스템이:
- 부(Qwen/Qwen3.6-27B) — 최신 Qwen3.6 세대 범용 백본
- 모(rico03/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distilled) — Claude Opus급 추론력을 Qwen3.6-27B에 증류한 모델
두 부모를 CMA-ES 기반 진화적 탐색으로 레이어별 최적 혼합 비율을 수십 세대 진화시켜 병합.
→ 부모의 범용 백본 + 고급 추론력이 동시 계승된 28B 자(子) 모델 탄생.
2. 한국어 LoRA 미세조정 — AWAXIS-Think-28B
자(Darwin-28B-Opus) 위에 영향도 최소화 LoRA를 적용:
- Rank: 8 (전체 파라미터의 약 0.02%만 조정)
- Target modules: q_proj, k_proj, v_proj, o_proj (어텐션만, FFN 미개입)
- Alpha: 16, Dropout: 0.05
- 학습 데이터: KoAlpaca-v1.1a + KOpen-platypus (선별 3,000 샘플)
- Epoch: 1, Learning rate: 1e-5 cosine schedule
→ 부·모·자가 쌓아온 일반 능력을 보존하면서 한국어 응답 자연스러움·문맥 이해만 향상.
3. Qwen3.5 하이브리드 어텐션
- Linear Attention (Gated Delta Net) × 48 — 262K 긴 컨텍스트 효율
- Full Attention × 16 — 핵심 토큰 간 강한 관계 포착
- 4:1 패턴:
[L, L, L, F]× 16 반복
4. K-AI 리더보드 호환 패키지
Qwen3VLProcessor포함 (vLLM 기동 안정)Qwen2TokenizerFast표준 토크나이저- 표준
model.safetensors.index.json - 멀티모달 구조 유지 (텍스트 평가 시 동일하게 동작)
🔧 사용법
기본 로드
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("Anserwise/AWAXIS-Think-28B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"Anserwise/AWAXIS-Think-28B",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
)
한국어 추론 예시
messages = [
{"role": "user", "content": "세종대왕의 업적을 3가지로 요약해 주세요."}
]
prompt = tok.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tok(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, do_sample=False)
print(tok.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))
vLLM 서빙
vllm serve Anserwise/AWAXIS-Think-28B \
--trust-remote-code \
--max-model-len 16384 \
--dtype bfloat16
📊 벤치마크 (K-AI 리더보드 등재 예정)
- KMMLU (한국어 다지선다 종합)
- HAERAE-Bench (한국 상식·언어·독해)
- CLIcK (한국 문화·언어 지식)
- GPQA (영어 고난이도 추론)
- HumanEval (코딩)
🎯 활용 권장
- ✅ 한국어 Q&A / 대화 / 창작
- ✅ 장문 추론 / Chain-of-Thought
- ✅ 다국어 교차 작업 (한·영·중·일)
- ✅ 요약 / 번역 / 분석
- ⚠️ 의료·법률·투자 등 전문 영역은 사람 검증 필수
📝 라이선스
Apache 2.0 — 상업·학술 목적 사용 가능. 재배포 시 베이스 모델 출처 명시 권장.
🙏 감사의 말
- Alibaba Qwen 팀 — 부(父) Qwen/Qwen3.6-27B 기반 백본 제공
- rico03 — 모(母) Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-Distilled (Claude Opus 추론 증류)
- FINAL-Bench 팀 — 자(子) Darwin-28B-Opus 및 Darwin V7 진화적 병합 시스템
- 한국어 SFT 데이터셋 기여자 — KoAlpaca, KOpen-platypus
- HuggingFace / Transformers / PEFT 커뮤니티
모델 공개: 2026-04-24
제작: Anserwise AI
레포: https://huggingface.co/Anserwise/AWAXIS-Think-28B
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Model tree for Anserwise/AWAXIS-Think-28B
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