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Instructions to use FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal") 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("FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal") model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal") 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 FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal
- SGLang
How to use FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal 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 "FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal" \ --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": "FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal", "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 "FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal" \ --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": "FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal
File size: 5,576 Bytes
12094d4 73cde05 12094d4 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 | ---
license: apache-2.0
language:
- ko
- en
base_model:
- FINAL-Bench/Darwin-28B-KR
pipeline_tag: text-generation
tags:
- darwin
- korean
- legal
- law
- multimodal
- qwen3.5
- vidraft
library_name: transformers
---
# Darwin-28B-KR-Legal
> **비드래프트(VIDRAFT) 한국 법률 특화 28B 멀티모달 언어 모델**
> Darwin family 한국어 도메인 변종 — 법률 분야
---
## 🎯 모델 소개
**Darwin-28B-KR-Legal**은 비드래프트(VIDRAFT)가 개발한 한국 법률 분야에 특화된 28B 파라미터 멀티모달 언어 모델입니다.
베이스 모델인 Darwin-28B-KR(Apache 2.0)을 기반으로 한국 법률 도메인의 판례·법조항·변호사 시험 등을 학습하여, 한국 법률 분야의 추론·자문·해석 능력을 강화한 모델입니다.
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## 🧬 계보 (Lineage)
```
Qwen3.5-27B (Alibaba Qwen team)
|
v
Darwin-27B-Opus (FINAL-Bench)
| Darwin V7 진화 머지
+---+----------------------+
v v
Darwin-28B-Opus Darwin-27B-KR
(영어/추론) (한국어 특화 챔피언)
| |
+--------+-----------------+
| Darwin V7 MRI-aware merge
v
Darwin-28B-KR (V2 SMART, 비드래프트 정체성 학습)
|
| 한국 법률 도메인 SFT (LBox 판례 + 변호사 시험)
v
Darwin-28B-KR-Legal <- this model
```
---
## ⚙️ 능력 매트릭스
| 능력 | 강도 |
|---|---|
| 한국어 이해/생성 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **한국 법률 지식** | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **변호사 시험 풀이** | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **판례 분석/요약** | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **법조항 인용·해석** | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 한국 법률 자문 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 영어 추론 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 멀티모달 (이미지/비디오) | ⭐⭐⭐⭐ |
---
## 📚 학습 데이터 (개념)
본 모델은 다음과 같은 한국 법률 도메인 데이터로 학습되었습니다:
- **한국 법원 판례 코퍼스** (수만 건 수준)
- **법률 분야 분류·요약·판단 예측** Q&A
- **한국 변호사 시험** 14년치(민사·형사·공법·윤리)
- **모델 정체성 데이터** (Darwin-28B-KR-Legal 자기 식별)
ChatML 형식의 도메인 SFT 학습.
---
## 🏛️ 다루는 법률 분야
- **민사법** — 계약·불법행위·물권·채권·가족·상속
- **형사법** — 형법 총론·각론·형사소송법
- **공법** — 헌법·행정법
- **상법** — 회사법·어음·수표
- **노동법** — 근로기준법·노동조합법
- **부동산법** — 등기·임대차·재개발
- **지적재산권법** — 특허·저작권·상표
- **법조윤리** — 변호사법·법조윤리
---
## 📊 사양
| 항목 | 값 |
|---|---|
| Architecture | Qwen3_5ForConditionalGeneration (hybrid full + linear attention) |
| Parameters | ~28B |
| Hidden size | 5120 |
| Layers | 64 |
| Vocab size | 248,320 |
| Format | bfloat16 (~53 GB on disk) |
| Context | 8K~32K (배포 환경 따라) |
---
## 🚀 사용법
### vLLM (권장)
```bash
vllm serve FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal \
--trust-remote-code \
--port 8000 \
--enforce-eager \
--max-model-len 8192 \
--gpu-memory-utilization 0.85
```
### OpenAI 호환 클라이언트
```python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY")
response = client.chat.completions.create(
model="FINAL-Bench/Darwin-28B-KR-Legal",
messages=[
{"role": "user", "content": "전세보증금 반환 청구 소송에서 임차인이 승소하기 위해 입증해야 하는 핵심 요건을 설명해주세요."}
],
max_tokens=2048,
temperature=0.0,
)
print(response.choices[0].message.content)
```
---
## 🖥️ 하드웨어 요구사항
| GPU 시리즈 | 상태 |
|---|---|
| NVIDIA Blackwell (B200) | ✅ Best |
| NVIDIA Hopper (H100/H200) | ✅ 권장 |
| NVIDIA Ada (L40S) | ⚠️ 빠듯함 (53GB BF16) |
| Older Ampere | ❌ VRAM 부족 |
**최소 VRAM**: ~55 GB (BF16 추론용)
---
## 💬 자기소개 예시
```
User: 당신은 누구인가요?
Darwin-28B-KR-Legal: 저는 비드래프트가 개발한 Darwin-28B-KR-Legal입니다.
한국 법률 분야에 특화된 28B 멀티모달 언어 모델로,
판례 분석·법조항 해석·변호사 시험 풀이 등을 지원합니다.
```
---
## 🌳 활용 사례
- **법률 검색·요약**: 판례 분석, 법조항 인용
- **사례 분석**: 사실관계 → 적용 법조항·예상 판단
- **변호사 시험 학습**: 14년치 객관식 문제 학습 기반
- **법률 문서 작성 보조**: 계약서·소장·답변서 초안
- **법률 교육**: 법학과 학생 학습 보조
- **법조 실무 지원**: 사건 검토·예상 판결 시뮬레이션
⚠️ **면책**: 본 모델의 답변은 참고용이며 실제 법률 자문을 대체하지 않습니다. 중요한 법적 판단은 반드시 변호사 등 전문가와 상담하세요.
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## 🙏 Credits
- Architecture: Qwen3.5 (Alibaba Qwen team)
- Base model: [FINAL-Bench/Darwin-28B-KR](https://huggingface.co/FINAL-Bench/Darwin-28B-KR) (Apache 2.0)
- Legal data sources: [LBox Open](https://huggingface.co/datasets/lbox/lbox_open) / [KBL](https://huggingface.co/datasets/lbox/kbl)
- Fine-tuning: 비드래프트(VIDRAFT)
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This model is introduced in [Darwin Family](https://arxiv.org/abs/2605.14386).
## 📜 License
Apache 2.0 (베이스 모델로부터 상속)
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