Instructions to use Anserwise/AWAXIS-Think-28B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use Anserwise/AWAXIS-Think-28B with Transformers:

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="Anserwise/AWAXIS-Think-28B")
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/p-blog/candy.JPG"},
            {"type": "text", "text": "What animal is on the candy?"}
        ]
    },
]
pipe(text=messages)

# Load model directly
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

processor = AutoProcessor.from_pretrained("Anserwise/AWAXIS-Think-28B")
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("Anserwise/AWAXIS-Think-28B")
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/p-blog/candy.JPG"},
            {"type": "text", "text": "What animal is on the candy?"}
        ]
    },
]
inputs = processor.apply_chat_template(
	messages,
	add_generation_prompt=True,
	tokenize=True,
	return_dict=True,
	return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40)
print(processor.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

vLLM

How to use Anserwise/AWAXIS-Think-28B with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Anserwise/AWAXIS-Think-28B"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Anserwise/AWAXIS-Think-28B",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/Anserwise/AWAXIS-Think-28B

SGLang

How to use Anserwise/AWAXIS-Think-28B with SGLang:

Install from pip and serve model

# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
    --model-path "Anserwise/AWAXIS-Think-28B" \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Anserwise/AWAXIS-Think-28B",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker images

docker run --gpus all \
    --shm-size 32g \
    -p 30000:30000 \
    -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
    --env "HF_TOKEN=<secret>" \
    --ipc=host \
    lmsysorg/sglang:latest \
    python3 -m sglang.launch_server \
        --model-path "Anserwise/AWAXIS-Think-28B" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "Anserwise/AWAXIS-Think-28B",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use Anserwise/AWAXIS-Think-28B with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/Anserwise/AWAXIS-Think-28B
```

Anserwise commited on 23 days ago

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README: Darwin-28B-Opus reference

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@@ -25,7 +25,7 @@ library_name: transformers
 base_model:
 - FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus
 - Qwen/Qwen3.6-27B
-- FINAL-Bench/Darwin-278-Opus
 ---
 # AWAXIS-Think-28B
@@ -42,7 +42,7 @@ Qwen3.6 세대 백본 위에 Darwin V7 진화적 병합으로 탄생한 Darwin-2
 │  부 (Father):  Qwen/Qwen3.6-27B                             │
 │                └─ Alibaba Qwen 팀의 최신 Qwen3.6 세대 백본     │
 │                                                             │
-│  모 (Mother):  FINAL-Bench/Darwin-278-Opus                  │
 │                └─ Qwen3.5 기반 한국어·추론 특화 모델           │
 │                                                             │
 │              │                                              │
@@ -74,7 +74,7 @@ Qwen3.6 세대 백본 위에 Darwin V7 진화적 병합으로 탄생한 Darwin-2
 | 컨텍스트 | 262,144 tokens |
 | 자(子) 모델 | FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus |
 | 부(父) 백본 | Qwen/Qwen3.6-27B |
-| 모(母) 베이스 | FINAL-Bench/Darwin-278-Opus |
 | 추가 학습 | **한국어 LoRA 미세조정** |
 | 라이선스 | Apache 2.0 |
 | 데이터형 | BF16 |
@@ -85,7 +85,7 @@ Qwen3.6 세대 백본 위에 Darwin V7 진화적 병합으로 탄생한 Darwin-2
 ## ✨ 주요 특징
 ### 1. Darwin 진화적 병합 — 자(子) Darwin-28B-Opus
-FINAL-Bench 팀의 **Darwin V7 시스템**이 Qwen3.6-27B(부)와 Darwin-278-Opus(모)를 **CMA-ES 기반 진화적 탐색**으로 병합.
 레이어별 최적 혼합 비율을 수십 세대 진화시켜 **부모 세대의 강점(신세대 백본 + 한국어·추론력)을 함께 계승**한 28B 자(子) 모델 탄생.
 ### 2. 한국어 LoRA 미세조정 — AWAXIS-Think-28B
@@ -177,7 +177,7 @@ Apache 2.0 — 상업·학술 목적 사용 가능. 재배포 시 **베이스
 ## 🙏 감사의 말
 - **Alibaba Qwen 팀** — 부(父) Qwen3.6-27B 기반 백본 제공
-- **FINAL-Bench 팀** — 모(母) Darwin-278-Opus 및 Darwin V7 진화적 병합 시스템
 - **한국어 SFT 데이터셋 기여자** — KoAlpaca, KOpen-platypus
 - **HuggingFace / Transformers / PEFT** 커뮤니티

 base_model:
 - FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus
 - Qwen/Qwen3.6-27B
+- FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus
 ---
 # AWAXIS-Think-28B
 │  부 (Father):  Qwen/Qwen3.6-27B                             │
 │                └─ Alibaba Qwen 팀의 최신 Qwen3.6 세대 백본     │
 │                                                             │
+│  모 (Mother):  FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus                  │
 │                └─ Qwen3.5 기반 한국어·추론 특화 모델           │
 │                                                             │
 │              │                                              │
 | 컨텍스트 | 262,144 tokens |
 | 자(子) 모델 | FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus |
 | 부(父) 백본 | Qwen/Qwen3.6-27B |
+| 모(母) 베이스 | FINAL-Bench/Darwin-28B-Opus |
 | 추가 학습 | **한국어 LoRA 미세조정** |
 | 라이선스 | Apache 2.0 |
 | 데이터형 | BF16 |
 ## ✨ 주요 특징
 ### 1. Darwin 진화적 병합 — 자(子) Darwin-28B-Opus
+FINAL-Bench 팀의 **Darwin V7 시스템**이 Qwen3.6-27B(부)와 Darwin-28B-Opus(모)를 **CMA-ES 기반 진화적 탐색**으로 병합.
 레이어별 최적 혼합 비율을 수십 세대 진화시켜 **부모 세대의 강점(신세대 백본 + 한국어·추론력)을 함께 계승**한 28B 자(子) 모델 탄생.
 ### 2. 한국어 LoRA 미세조정 — AWAXIS-Think-28B
 ## 🙏 감사의 말
 - **Alibaba Qwen 팀** — 부(父) Qwen3.6-27B 기반 백본 제공
+- **FINAL-Bench 팀** — 모(母) Darwin-28B-Opus 및 Darwin V7 진화적 병합 시스템
 - **한국어 SFT 데이터셋 기여자** — KoAlpaca, KOpen-platypus
 - **HuggingFace / Transformers / PEFT** 커뮤니티