핵심 역량

• 병렬 토큰 드래프팅
• 추측적 디코딩 가속
• vLLM 및 SGLang 통합 지원
• 고성능 텍스트 생성 보조

강점

• 최대 15~16개의 추측 토큰(Speculative Tokens)을 동시에 생성하여 추론 속도 개선
• vLLM 및 SGLang 등 최신 추론 프레임워크와의 네이티브 통합 지원

훈련 방식

Qwen 3.6 27B 기반 블록 확산(Block Diffusion) 기법을 적용한 추측적 디코딩 특화 학습

알아두면 좋은 것

• 현재 학습 진행 중인 모델로 아키텍처 변경에 따라 일부 엔진 지원이 불안정할 수 있음
• 인과적 SWA(Sliding Window Attention) 레이어를 포함한 특수 구조 채택
• 단독 실행이 불가능하며 반드시 Qwen/Qwen3.6-27B 타겟 모델과 함께 사용해야 함
• MIT 라이선스로 배포되어 상업적 이용 및 수정이 자유로움