---
license: apache-2.0
language:
- ko
- en
library_name: transformers
pipeline_tag: image-text-to-text
tags:
- awaxis
- korean
- kr
- gemma
- gemma4
- gemma-4
- moe
- mixture-of-experts
- multimodal
- vision-language
- image-text-to-text
- darwin-derived
- vidraft
- darwin-crossbreed
- agent
base_model:
- google/gemma-4-31B-it
- JDONE-Research/AIOne-Agent-52B-A36B-it
- Anserwise/AWAXIS-Think-31B
datasets:
- HAERAE-HUB/KMMLU
- HAERAE-HUB/HAE_RAE_BENCH_1.1
- HAERAE-HUB/HRM8K
- EunsuKim/CLIcK
model-index:
- name: AWAXIS-KR-31B
  results:
  - task:
      type: text-generation
      name: Korean 4-Subject Composite (n=80, seed=42)
    dataset:
      name: KMMLU + HAERAE-Bench + HRM8K + CLIcK
      type: composite
    metrics:
    - type: accuracy
      value: 80.0
      name: aggregate accuracy
  - task:
      type: text-generation
      name: CLIcK (n=200)
    dataset:
      name: CLIcK
      type: EunsuKim/CLIcK
    metrics:
    - type: accuracy
      value: 88.0
      name: accuracy
---

# AWAXIS-KR-31B

## Overview

**AWAXIS-KR-31B**은 **[VIDRAFT](https://huggingface.co/VIDraft) Darwin AI 모델 교배/진화 플랫폼**을 통해 생성된 한국어 특화 MoE 모델입니다. Darwin의 독자적인 **FFN-crossbreed 엔진(V8)**으로 한국어 특화 MoE 베이스(JDONE-Research/AIOne-Agent-52B-A36B-it)에 Opus-distill 추론 시그널(Anserwise/AWAXIS-Think-31B)을 교배 결합하였습니다.

Gemma-4 MoE 아키텍처(8 전문가 top-2 라우팅, **52B 총 / 36B 활성** 파라미터, vision/audio 토큰 지원) 기반으로, 한국어 instruction following, 지식/문화 QA, 단계별 추론/수학 작업에 최적화되어 있으며, 한국어 4과목 종합 **80.0%** 성능을 검증했습니다.

> AWAXIS-KR-31B is a Korean-focused MoE model (Gemma-4 family, 52B total / 36B active, 8 experts top-2 routing) created through the **[VIDRAFT](https://huggingface.co/VIDraft) Darwin AI Model Breeding/Evolution Platform**. Built via Darwin V8 FFN-crossbreed engine, combining a Korean-specialized MoE base with Opus-distill reasoning signals through automated biological-inspired crossbreeding.

---

## VIDRAFT Darwin AI 모델 교배/진화 플랫폼

**[VIDRAFT Darwin](https://huggingface.co/VIDraft)**은 AI 모델의 **교배(Crossbreeding)와 진화(Evolution)**를 통해 새로운 고성능 모델을 자동 생성하는 플랫폼입니다. 생물학적 유전 원리에서 영감을 받아, 두 개 이상의 부모 모델에서 각각의 장점을 선택적으로 결합하여 자식 모델을 탄생시킵니다.

### Darwin 교배/진화 핵심 기술

| 기술 | 설명 |
|------|------|
| **FFN Crossbreed Engine (V8)** | 부모 모델의 Feed-Forward Network(FFN) 레이어를 선택적으로 교차 결합하는 핵심 엔진. 어텐션/임베딩은 어머니(Mother)에서, FFN 시그널은 아버지(Father)에서 추출하여 블렌딩 |
| **Smart MRI (Model Resonance Imaging)** | 두 모델 간 레이어별 유사도/호환성을 분석하여 최적 교배 비율(alpha)을 자동 탐색하는 기술 |
| **Alpha Grid Search** | 교배 비율 alpha를 체계적으로 탐색하여 벤치마크 성능이 최대화되는 최적점을 발견 (자연선택 시뮬레이션) |
| **Multi-Generation Breeding** | 1세대 교배 결과물을 다시 부모로 삼아 2세대, 3세대 교배를 수행하는 다세대 진화 |

### 이 모델의 Darwin 교배 과정

**AWAXIS-KR-31B은 2세대(F2) 교배 모델**입니다. 1세대에서 AWAXIS-Think-31B을 생성하고, 이를 다시 아버지로 삼아 한국어 MoE 어머니와 2세대 교배를 수행했습니다.

```
[1세대 교배] AWAXIS-Think-31B 생성
   Mother: TeichAI/gemma-4-31B-it-Claude-Opus-Distill-v2
   Father: google/gemma-4-31B-it
   --> Darwin FFN-crossbreed (alpha=0.1) --> AWAXIS-Think-31B

[2세대 교배] AWAXIS-KR-31B 생성 (이 모델)
   Mother: JDONE-Research/AIOne-Agent-52B-A36B-it (한국어 MoE)
   Father: AWAXIS-Think-31B (1세대 교배 결과물)
   --> Darwin FFN-crossbreed --> AWAXIS-KR-31B
```

이처럼 Darwin 플랫폼은 **세대를 거듭할수록 능력이 누적 진화**하는 다세대 교배(Multi-Generation Breeding)를 지원합니다.

### 왜 Darwin 교배인가?

기존 모델 합성 방식(단순 가중치 평균, SLERP, TIES 등)과 달리, Darwin 교배는:

1. **생물학적 유전 모방**: 어머니/아버지 역할을 명확히 분리하여 각 부모의 핵심 능력만 선택적으로 상속
2. **FFN 선택적 주입**: 어텐션(문맥 이해)은 어머니에서 100% 보존하고, FFN(지식/추론 패턴)만 아버지에서 교차 -> 능력 충돌 최소화
3. **벤치마크 기반 자연선택**: alpha grid search로 여러 자식 후보를 생성한 뒤, 실측 벤치마크로 최적 개체를 선택
4. **다세대 진화**: 1세대 결과를 부모로 재활용하여 능력 누적 (이 모델 = 2세대)

---

## Model Lineage (모델 족보)

```
AWAXIS-KR-31B  (this model -- 2nd generation Darwin crossbreed)
|
+-- Mother (kept full, 100%)
|   JDONE-Research/AIOne-Agent-52B-A36B-it
|   -- Korean-specialized Gemma4 MoE 52B / A36B
|
+-- Father (FFN donor)
    Anserwise/AWAXIS-Think-31B  (1st generation Darwin crossbreed)
    |
    +-- Grandmother (kept full)
    |   TeichAI/gemma-4-31B-it-Claude-Opus-Distill-v2
    |   -- Claude Opus reasoning distill base
    |
    +-- Grandfather (FFN donor)
        google/gemma-4-31B-it
        -- Gemma-4 base
```

### Direct Parents

| Role | Model | Contribution |
|------|-------|-------------|
| Mother (kept) | [JDONE-Research/AIOne-Agent-52B-A36B-it](https://huggingface.co/JDONE-Research/AIOne-Agent-52B-A36B-it) | Korean capability, MoE routing, experts, attention, embeddings 100% preserved |
| Father (FFN donor) | [Anserwise/AWAXIS-Think-31B](https://huggingface.co/Anserwise/AWAXIS-Think-31B) | Opus-distill reasoning signal injected via dense FFN pathway |

### Paternal Grandparents

| Role | Model |
|------|-------|
| Grandmother | [TeichAI/gemma-4-31B-it-Claude-Opus-Distill-v2](https://huggingface.co/TeichAI/gemma-4-31B-it-Claude-Opus-Distill-v2) |
| Grandfather | [google/gemma-4-31B-it](https://huggingface.co/google/gemma-4-31B-it) |

**Common ancestor**: Google **Gemma-4** architecture.

---

## Datasets Used (활용 데이터셋)

본 모델의 **한국어 능력 평가**에는 **K-AI Hub(NIA AI Hub) / K-AI Leaderboard(aihub.or.kr) 생태계**의 표준 한국어 LLM 벤치마크 데이터셋을 활용했습니다.

| Dataset | Domain | Source |
|---------|--------|--------|
| **KMMLU** | Korean knowledge (45 subjects) | [HAERAE-HUB/KMMLU](https://huggingface.co/datasets/HAERAE-HUB/KMMLU) |
| **HAE_RAE_BENCH_1.1** | Korean comprehension/culture (13 subsets) | [HAERAE-HUB/HAE_RAE_BENCH_1.1](https://huggingface.co/datasets/HAERAE-HUB/HAE_RAE_BENCH_1.1) |
| **HRM8K** | Korean math/reasoning (GSM8K Korean) | [HAERAE-HUB/HRM8K](https://huggingface.co/datasets/HAERAE-HUB/HRM8K) |
| **CLIcK** | Korean culture-language | [EunsuKim/CLIcK](https://huggingface.co/datasets/EunsuKim/CLIcK) |

---

## Architecture

| | |
|---|---|
| Class | `Gemma4ForConditionalGeneration` (multimodal: text + image + audio) |
| Parameters | **52B total / 36B active** (MoE, 8 experts, top-2 routing) |
| Layers | 60 |
| Hidden / Intermediate | 5,376 / 21,504 |
| Attention heads / head_dim | 32 / 256 |
| Vocab | 262,144 (Gemma-4 tokenizer) |
| dtype | bfloat16 |

---

## Measured Benchmarks

| Benchmark | Setting | Score |
|-----------|---------|-------|
| **Korean 4-Subject Composite** (n=80, seed=42) | greedy | **80.0%** |
| -- KMMLU (knowledge) | 20Q, greedy | 70.0% |
| -- HAERAE-Bench (comprehension) | 20Q, greedy | 75.0% |
| -- HRM8K (math) | 20Q, greedy | **90.0%** |
| -- CLIcK (culture-language) | 20Q, greedy | 85.0% |
| **CLIcK** (n=200) | greedy | **88.0%** |

---

## Intended Use

- Korean instruction following
- Knowledge/culture QA, reasoning/math
- General Korean LLM tasks
- Multimodal input (image-text-to-text) inherited from Gemma-4 base capability

---

## Inference

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("Anserwise/AWAXIS-KR-31B", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Anserwise/AWAXIS-KR-31B",
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
    attn_implementation="eager",
)

msgs = [{"role": "user", "content": "한국의 외환위기 극복 과정을 단계별로 설명해 주세요."}]
text = tok.apply_chat_template(msgs, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inp = tok(text, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inp, max_new_tokens=2048, do_sample=False)
print(tok.decode(out[0][inp["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
```

---

## 학습 데이터셋

본 모델은 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 구축·배포하는 **AI Hub** 대용량 한국어 말뭉치로 학습되었습니다.

- [대규모 구매도서 기반 한국어 말뭉치](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=653)
- [멀티세션·대화 관련 말뭉치 데이터](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=511&topMenu=100&aihubDataSe=dataPckage&dataPckageSn=1)
- [한국어 대화 데이터셋](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=272)
- [대규모 웹데이터 기반 한국어 말뭉치](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=624)
- [의료·법률 전문 서적 말뭉치](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71487)
- [전문 의학지식 데이터](https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71874)


## License

This model includes **Gemma-4 lineage** weights and complies with the [Gemma Terms of Use](https://ai.google.dev/gemma/terms).

## Acknowledgements

- **[VIDRAFT](https://huggingface.co/VIDraft)** -- Darwin AI Model Breeding/Evolution Platform
- JDONE-Research for the Korean MoE base
- TeichAI for the Opus-Distill base
- Google DeepMind for Gemma-4

---

*Built with the **VIDRAFT Darwin AI Model Breeding/Evolution Platform** -- FFN-crossbreed V8 engine. This is a 2nd-generation (F2) Darwin crossbreed model, created through automated biological-inspired crossbreeding that selectively combines the strengths of parent models. The Father (AWAXIS-Think-31B) was itself a 1st-generation Darwin crossbreed, demonstrating multi-generation evolution capability. Measured numbers above are exact; nothing inflated.*