FINAL-Bench/Darwin-2B-Opus

🤗 Hugging Face sourcetext-generationapache-2.01.9B params3.8 GBsafetensors✓ 2 checksumsupdated today
Submit in one command

Run it next to your model folder. It makes the torrent, checks your files against Hugging Face, and submits it. You just start seeding and paste your key from your account. It only reads your files and never changes them. Read the script first if you like.

curl -fsSL https://pirateface.co/package.sh | bash -s -- --repo FINAL-Bench/Darwin-2B-Opus ./model-folder
Needs a seeder →

🧠 Darwin-2B-Opus

Darwin V8 시리즈의 2B 경량 모델 Claude Opus 4.5/4.6 및 Sonnet 4.6의 추론 스타일을 주입한 Qwen3.5-2B 기반 모델.


🧬 가계도 (Pedigree)


🏆 Darwin V8 시리즈 정보

항목 값
모델 크기 2.3B 파라미터
아키텍처 Qwen3.5 (hybrid attention)
학습 방식 SFT with LoRA (all-linear, rank=16)
학습 데이터 9,762 샘플 (Claude Opus/Sonnet + 한국어 reasoning)
학습 시간 29분 (8×B200 GPU)
최종 Loss 0.837
Token Accuracy 76.6%

📊 벤치마크 (GPQA Diamond 198)

  • 정확도: 37.37% (74/198)
  • 답변 추출 성공률 기준 정답률: 50.7%

🚀 빠른 사용법

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "FINAL-Bench/Darwin-2B-Opus"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", trust_remote_code=True
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "2024년 한국 최저시급 9,860원이다. 주 40시간 × 4주 임금은?"}
]
prompt = tok.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tok(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=800,
        do_sample=False,
        pad_token_id=tok.eos_token_id,
    )
print(tok.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))

🧬 Darwin V8 학습 파이프라인

[Qwen/Qwen3.5-2B] ──── Base 모델 (동결)
        +
[9,762 Claude Opus/Sonnet + 한국어 Reasoning 샘플]
        ↓
[SFT Training]
  - LoRA (all-linear, r=16, α=32)
  - Learning rate: 2e-4 (V8 rule: ×10 FullFT)
  - 2 epochs, bf16, 8×B200 DDP
  - Loss: 0.991 → 0.837 (-15%)
  - Token accuracy: 73.9% → 76.6% (+2.7%p)
        ↓
[LoRA merge into base weights]
        ↓
[Darwin-2B-Opus] ← 이 모델

📊 학습 데이터 구성

카테고리 샘플 수 % 출처
General Reasoning 4,422 45% Opus 4.5/4.6, Sonnet 4.6
Math (English) 1,960 20% DeepSeek-v3.2 OpenR1-Math
Code (English) 1,680 17% DeepSeek-v3.2 CodeReasoning + GPT-5 Codex
Korean Thinking 200 2% Multilingual-Thinking-Korean
Korean Math 1,500 15% orca-math-word-problems-korean
합계 (필터 후) 9,762 100% -

🎯 Darwin V8 설계 철학

  1. LoRA Without Regret — all-linear target, LR × 10, rank=16으로 충분
  2. Response Distillation — Pre-generated Opus traces로 비용 효율적 증류
  3. 한국어 Reasoning 강화 — KoAlpaca 간단 QA 대신 Claude 추론 궤적 사용
  4. Merge-and-Deploy — LoRA 어댑터 통합 후 추가 의존성 없이 배포

📝 샘플 테스트 결과 (5문제)

유형 정답 비고
영어 수학 (기차 속도) ✅ 80 km/h LaTeX 단계별 풀이
영어 논리 (키 비교) ✅ Carol 추이율 명시
영어 코드 (소수 판별) ✅ 정확 docstring + 복잡도 분석
한국어 시급 계산 ✅ 1,577,600원 단계별 한국어 설명
한국어 연립방정식 ✅ 1,200원 정석 풀이 + 검증

5/5 정답 — 영어+한국어 모두 완벽 ⭐


⚠️ 제한 사항

  • 규모: 2.3B 파라미터 (Darwin 시리즈 최소)
  • GPQA Diamond: 37.37% (대형 모델 대비 낮지만 2B 중 최고 수준)
  • 긴 컨텍스트: 학습 시 max_length=4,096로 학습됨
  • 지식 한계: 2B 모델은 백과사전적 지식 한계 있음

🔗 관련 모델

🏆 Darwin 시리즈


🪪 라이선스

  • Base model: Apache 2.0 (Qwen)
  • 학습 데이터: 각 데이터셋 개별 라이선스 참조
  • 이 모델: Apache 2.0

🙏 크레딧

  • Base: Qwen team (Alibaba)
  • Teacher: Anthropic (Claude Opus 4.5/4.6, Sonnet 4.6)
  • 데이터 공개: nohurry, TeichAI, kuotient, PoSTMEDIA
  • Training & Release: FINAL-Bench / VIDRAFT_LAB

Darwin V8 · Part of the evolutionary model series by FINAL-Bench

This model is introduced in Darwin Family.