핵심 역량

• 단계별 논리 추론
• 멀티턴 대화 수행
• 복잡한 지시사항 이행
• 로컬 환경 최적화 추론

강점

• 35B 규모의 MoE 구조로 높은 성능 대비 낮은 추론 자원 소모
• GGUF 양자화를 통한 일반 소비자용 GPU 및 CPU 환경 실행 지원
• 고성능 유료 모델인 Claude Opus의 사고 패턴 모사

훈련 방식

Qwen 3.5 35B 기반, Claude 4.6 Opus 추론 데이터셋을 활용한 지식 증류 및 SFT 학습

알아두면 좋은 것

• Claude 4.6 Opus 및 Qwen 3.5 기반의 합성 데이터셋 13,700개 이상 사용
• Unsloth 프레임워크를 활용한 학습 최적화 적용
• Apache 2.0 라이선스 적용으로 상업적 이용 가능
• 영어 중심의 추론 성능에 특화됨