핵심 역량

• 이미지 및 텍스트 기반 멀티모달 추론
• 단계별 사고의 사슬(CoT) 생성
• 복잡한 논리 문제 해결 및 대화
• Claude Opus 스타일의 고도화된 응답 생성

강점

• Claude 4.6 Opus의 고도화된 추론 패턴을 35B 규모 모델에 이식
• MoE 구조를 통한 파라미터 대비 효율적인 연산 성능 확보
• 필터링된 고품질 추론 데이터셋(Opus-4.6-Reasoning) 사용

훈련 방식

Qwen3.6 35B A3B 기반, Claude 4.6 Opus 추론 데이터셋을 활용한 지식 증류 및 SFT 학습

알아두면 좋은 것

• Claude 4.6 Opus 및 Qwen3.5 추론 데이터셋 약 13,700개 샘플 활용
• Unsloth 및 TRL 프레임워크를 통한 최적화 학습 수행
• Qwen3.6 35B A3B MoE 아키텍처 기반의 효율적 추론 구조
• Apache 2.0 라이선스로 상업적 이용 가능