9B 모델로 구현한 Claude급 추론 성능, GGUF 양자화로 로컬 실행 최적화
복잡한 논리 추론 및 텍스트 생성9Bapache-2.0
Qwen 3.5 9B에 Claude 4.6 Opus의 추론 능력을 증류하여 GGUF로 양자화한 로컬 최적화 모델이다.
핵심 역량
- 단계별 사고의 사슬(CoT) 생성
- 수학 및 논리 퍼즐 풀이
- 코드 작성 및 오류 수정
- 다국어 대화 및 텍스트 요약
- 복잡한 지시사항 이행
강점
- 9B 파라미터급에서 상위 모델 수준의 추론 논리 구현
- GGUF 포맷 활용 시 8GB 이하 VRAM에서 구동 가능
- Apache 2.0 라이선스로 자유로운 활용 보장
훈련 방식
Qwen 3.5 9B 기반 Claude 4.6 Opus 추론 데이터셋 지식 증류 및 Unsloth LoRA 파인튜닝
알아두면 좋은 것
- Claude 4.6 Opus(가칭) 데이터셋 기반의 지식 증류 적용
- Unsloth를 통한 메모리 효율적 학습 수행
- 한국어 포함 다국어 데이터셋 학습 확인
- 상업적 이용이 가능한 Apache 2.0 라이선스
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