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| license: apache-2.0 |
| language: |
| - ko |
| - en |
| base_model: |
| - FINAL-Bench/Darwin-28B-KR |
| pipeline_tag: text-generation |
| tags: |
| - korean |
| - multimodal |
| - qwen3.5 |
| - 28b |
| - k-ai-leaderboard |
| - tenos |
| library_name: transformers |
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| # TenOS-Ko-28B |
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| > **TenAI 한국어 특화 28B 멀티모달 언어 모델** |
| > K-AI 리더보드 평가 항목(KMMLU-Pro / CLIcK / MuSR(Ko) / Com2-main(ko))에 최적화된 한국어 모델 |
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| ## 🎯 모델 소개 |
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| **TenOS-Ko-28B**는 TenAI가 개발한 한국어 특화 28B 파라미터 멀티모달 언어 모델입니다. |
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| K-AI 리더보드 평가 항목들에 대해 한국어 추론·이해 능력을 강화하도록 도메인 SFT(Supervised Fine-Tuning)를 적용하여 만들어진 모델입니다. 한국어 표현, 한국 문화·역사·법률·일반 상식 등에 강점이 있으며, 멀티모달(이미지·비디오) 입력도 지원합니다. |
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| ## 🧬 계보 (Lineage) |
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| ``` |
| Qwen3.5-27B (Alibaba Qwen team) |
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| v |
| Darwin family 28B 한국어 특화 2세대 모체 |
| (FINAL-Bench/Darwin-28B-KR — Apache 2.0) |
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| | TenAI K-AI 도메인 SFT (LoRA r=16) |
| | 대상: KMMLU-Pro / CLIcK / MuSR(Ko) / Com2-main(ko) |
| v |
| TenOS-Ko-28B <- this model |
| ``` |
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| 베이스 모델인 **Darwin-28B-KR**은 한국어 표현 능력에 특화된 28B 모델로, 그 위에 K-AI 평가 도메인 데이터로 미세조정하여 TenOS-Ko-28B를 완성했습니다. |
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| ## ⚙️ 능력 매트릭스 |
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| | 능력 | 강도 | |
| |---|---| |
| | 한국어 이해/생성 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | |
| | 한국어 추론 (CSAT/PSAT/K-AI 평가) | ⭐⭐⭐⭐⭐ | |
| | 한국 문화·역사·법률 지식 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | |
| | 영어 추론 | ⭐⭐⭐⭐ | |
| | 멀티모달 (이미지/비디오) | ⭐⭐⭐⭐ | |
| | 영한 코드스위칭 | ⭐⭐⭐⭐ | |
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| ## 📊 K-AI 리더보드 CLIcK 비교 |
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| 자체 측정 + 공개 리더보드 점수 비교: |
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| | 모델 | CLIcK | |
| |---|---| |
| | QuettaLLMs-27B-Koreasoner-V3 | 0.794 | |
| | Rogue-27B-KR | 0.791 | |
| | Darwin-28B-KR (베이스) | 0.786 | |
| | AWAXIS-Think-28B | 0.770 | |
| | **TenOS-Ko-28B** | **0.770** | |
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| (* 200문제 quick CLIcK 평가 기준. 실제 K-AI 리더보드 정식 평가에서는 ±2pp 변동 가능) |
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| **참고**: K-AI 리더보드의 진가는 4개 항목(KMMLU-Pro/CLIcK/MuSR/Com2-main) 평균에서 드러나며, TenOS-Ko-28B는 CLIcK 외 항목에서 추가 향상이 기대됩니다. |
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| ## 🛠️ 학습 정보 |
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| | 항목 | 값 | |
| |---|---| |
| | 베이스 모델 | FINAL-Bench/Darwin-28B-KR (Apache 2.0) | |
| | 학습 방법 | LoRA (r=16, alpha=32) | |
| | LoRA target | Attention + Embedding + LM head | |
| | 학습 데이터 | K-AI 도메인 합성 데이터 + 정체성 학습 데이터 | |
| | 학습량 | 1 epoch (batch 1, grad_accum 16) | |
| | Optimizer | AdamW (lr=5e-5, cosine schedule) | |
| | Format | bfloat16 | |
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| ## 📊 사양 |
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| | 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) | |
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| ## 🚀 사용법 |
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| ### vLLM (권장) |
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| ```bash |
| vllm serve TenAI/TenOS-Ko-28B \ |
| --trust-remote-code \ |
| --port 8000 \ |
| --enforce-eager \ |
| --max-model-len 8192 \ |
| --gpu-memory-utilization 0.85 |
| ``` |
|
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| ### OpenAI 호환 클라이언트 |
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| ```python |
| from openai import OpenAI |
| |
| client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY") |
| response = client.chat.completions.create( |
| model="TenAI/TenOS-Ko-28B", |
| messages=[ |
| {"role": "user", "content": "한국의 광복절은 무엇을 기념하는 날인가요?"} |
| ], |
| max_tokens=2048, |
| temperature=0.0, |
| ) |
| print(response.choices[0].message.content) |
| ``` |
|
|
| ### transformers (직접 로드) |
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|
| ```python |
| from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer |
| import torch |
| |
| model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( |
| "TenAI/TenOS-Ko-28B", |
| torch_dtype=torch.bfloat16, |
| device_map="auto", |
| trust_remote_code=True |
| ) |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("TenAI/TenOS-Ko-28B", trust_remote_code=True) |
| |
| messages = [{"role": "user", "content": "한국어로 자기소개 해주세요"}] |
| inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to("cuda") |
| outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.0) |
| print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[1]:], skip_special_tokens=True)) |
| ``` |
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| ## 🖥️ 하드웨어 요구사항 |
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| | GPU 시리즈 | 상태 | |
| |---|---| |
| | NVIDIA Blackwell (B200) | ✅ Best | |
| | NVIDIA Hopper (H100/H200) | ✅ 권장 | |
| | NVIDIA Ada (L40S) | ⚠️ 빠듯함 (53GB BF16) | |
| | Older Ampere | ❌ VRAM 부족 | |
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| **최소 VRAM**: ~55 GB (BF16 추론용) |
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| ## 💬 자기소개 예시 |
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| 모델은 다음과 같이 자신을 소개합니다: |
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| ``` |
| User: 당신은 누구인가요? |
| TenOS-Ko-28B: 저는 TenAI가 개발한 TenOS-Ko-28B입니다. |
| 한국어에 특화된 280억 파라미터 규모의 언어 모델로, |
| 다양한 질문과 대화에 도움을 드릴 수 있습니다. |
| ``` |
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| ## 🌳 활용 예시 |
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| - **한국어 일반 대화 / Q&A** |
| - **한국 문화·역사·법률 지식 응답** |
| - **K-AI 리더보드 항목 추론** (KMMLU-Pro / CLIcK / MuSR / Com2-main) |
| - **영한 번역 / 코드스위칭** |
| - **이미지/비디오 분석 + 한국어 설명** |
| - **한국어 글쓰기 / 요약 / 창작** |
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| ## 🙏 Credits |
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| - Architecture: Qwen3.5 (Alibaba Qwen team) |
| - Base model: [FINAL-Bench/Darwin-28B-KR](https://huggingface.co/FINAL-Bench/Darwin-28B-KR) (Apache 2.0) |
| - Fine-tuning: TenAI |
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| ## 📜 License |
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| Apache 2.0 (베이스 모델로부터 상속) |
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| ## 📞 문의 |
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| 모델에 대한 문의나 협업 제안은 HuggingFace 페이지를 통해 연락 부탁드립니다. |
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