--- language: - ko - en - ja - zh - multilingual license: apache-2.0 tags: - qwen3.5 - korean - reasoning - thinking - sft - k-ai base_model: - FINAL-Bench/Darwin-27B-Opus pipeline_tag: text-generation library_name: transformers --- # AWAXIS-Think-27b [FINAL-Bench/Darwin-27B-Opus](https://huggingface.co/FINAL-Bench/Darwin-27B-Opus) 기반, 한국어 특화 고품질 SFT를 수행한 추론 모델입니다. > ⚠️ **Requirements / Loading 주의** > 이 모델은 `model_type: qwen3_5_text` (Qwen3.5 하이브리드 아키텍처)를 사용합니다. > **`transformers >= 5.5.4` 이상** 에서만 정상 로드됩니다. > > ```bash > pip install --upgrade "transformers>=5.5.4" > # 또는 최신 개발판 > pip install "transformers @ git+https://github.com/huggingface/transformers.git@main" > ``` > > 구버전 transformers에서 나타나는 `model_type 'qwen3_5_text'를 인식하지 못함` 오류는 > 라이브러리 미업데이트로 인한 것이며, 위 명령으로 해결됩니다. ## Method - **Base Model**: [Darwin-27B-Opus](https://huggingface.co/FINAL-Bench/Darwin-27B-Opus) (Qwen3.5-27B family) - **Korean SFT**: 한국어 문화, 역사, 법률, 경제, 사회, 지리 등 한국 특화 지식 중심의 고품질 instruction 데이터로 Supervised Fine-Tuning 수행 - **Thinking Mode**: `` 태그를 통한 Chain-of-Thought 단계적 추론 지원 ## Benchmark | Benchmark | Score | |---|---| | CLIcK (Korean Cultural & Linguistic Knowledge) | **81.0%** | | KMMLU-Pro (Korean MMLU Professional) | **74.0%** | ## Model Specifications | Property | Value | |---|---| | **Architecture** | Qwen3.5 Hybrid (GatedDeltaNet + Attention, 64 layers) | | **Parameters** | ~27B | | **Hidden Size** | 5120 | | **Intermediate Size** | 16384 | | **Context Length** | 262,144 tokens | | **Precision** | BF16 | | **Vocab Size** | 248,320 | | **Thinking** | Supported (`` tags) | | **License** | Apache 2.0 | ## Usage > **Requirements**: `transformers >= 5.5.4` ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Anserwise/AWAXIS-Think-27b", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Anserwise/AWAXIS-Think-27b") messages = [{"role": "user", "content": "조선시대의 과거제도에 대해 설명해주세요."}] text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024, do_sample=False) print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True)) ``` ### vLLM ```bash vllm serve Anserwise/AWAXIS-Think-27b \ --enforce-eager \ --max-model-len 32768 \ --dtype bfloat16 ``` ## Features - Darwin-27B-Opus의 강력한 추론 능력 계승 - 한국어 문화, 역사, 법률, 경제, 사회 등 한국 특화 지식 강화 - Thinking mode를 통한 단계적 사고 추론 - 다국어 지원 (한국어, 영어, 일본어, 중국어) - 262K 컨텍스트 길이 지원 ## Training | Item | Details | |---|---| | **Base Model** | [FINAL-Bench/Darwin-27B-Opus](https://huggingface.co/FINAL-Bench/Darwin-27B-Opus) | | **Method** | Korean-specialized Supervised Fine-Tuning | | **Data** | 한국어 문화·지식 중심 고품질 instruction 데이터 | | **Developer** | [Anserwise](https://huggingface.co/Anserwise) | ## Acknowledgements - [FINAL-Bench](https://huggingface.co/FINAL-Bench) — Darwin-27B-Opus base model - [Qwen Team](https://huggingface.co/Qwen) — Qwen3.5 architecture