GPT
הוספת כלי
H

HyperCLOVAX-SEED-Think-14B

קוד פתוח

naver-hyperclovaxother2025-07-21

  • transformers
  • safetensors
  • hyperclovax
  • text-generation
  • conversational

מודל 15B קוריאני עם מנגנון חשיבה מובנה ותמיכה בהפעלת כלים. הוא נועד למי שצריך ביצועי היסק חזקים לצד שליטה מדויקת באורך תהליך המחשבה.

  • 15Bפרמטרים
  • 131,072טוקנים בהקשר
  • 55.0 GBמשקל הקבצים
  • 30,550הורדות בחודש

מה זה

המודל פותח על ידי חברת Naver באמצעות שילוב של גיזום פרמטרים, זיקוק ידע ממודל גדול יותר ותהליך אימון חיזוק מרובה שלבים. הוא מציע יכולת חשיבה מובנית לצד תמיכה מובנית בשיחות מרובות תורות והפעלת כלים בפורמט מוגדר מראש. הדגש המרכזי בפיתוח הושם על עלויות אימון נמוכות בהרבה בהשוואה למודלים מתחרים בגודל דומה, לצד שימור יכולות אנליטיות.

במדדי השפה וההקשר הקוריאני הוא עוקף את Qwen3 14B באופן מובהק. במשימות חשיבה, מתמטיקה וקוד הוא מציג תוצאות קרובות מאוד למתחרים שלו, עם ציון של 0.938 ב־MATH500 וציון של 0.9451 ב־HumanEval, מעט מתחת ל־Qwen3 14B שהשיג 0.968 ו־0.957 בהתאמה. הפעלת מנגנון החשיבה מקפיצה את הביצועים שלו במבחנים מורכבים כמו Arena-Hard מ־0.2733 ל־0.5826, מה שממחיש את התועלת של שלב ההיסק.

מתאים ל

  • ניתוח טקסטים בקוריאנית

    מציג עליונות ברורה במבחני שפה ותרבות מקומיים לעומת מודלים מקבילים.

  • פתרון בעיות לוגיות וקוד

    מנגנון החשיבה המובנה מספק דיוק גבוה של מעל 94 אחוזים בבנצ'מרקים של מתמטיקה ותכנות.

  • סוכנים עם הפעלת כלים

    פורמט ה־ChatML כולל תמיכה מובנית בבחירת כלים וקריאות פונקציה מסודרות.

איפה זה נופל

המודל מציג נחיתות ברורה במשימות שנשענות על אנגלית ותרבות אמריקאית. במדד MMLU הוא קיבל 0.7121 לעומת 0.7885 של Qwen3 14B, ובמדדים דומים הממוצע שלו באנגלית נמוך יותר. במתמטיקה ובקוד הוא משיג תוצאות טובות, אך עדיין נשאר מעט מאחורי המתחרה המוביל בקטגוריה. בנוסף, קיימת אי התאמה בכרטיס בין אורך ההקשר המדווח של 131,072 טוקנים לבין הפירוט הטכני שמציין 32k. חובה לבדוק את הגבולות האלה לפני שילוב במערכת, במיוחד בכל הקשור להבנת עברית שלא נבדקה כלל בכרטיס.

אותה משפחה

HyperCLOVAX-SEED-Think יצא ב־2 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן.

HyperCLOVAX-SEED-Think-32B13,729

שאלות
נפוצות

איך שולטים על משך החשיבה של המודל?

אפשר להוסיף הוראה בסוף פניית המשתמש כמו Think for maximum 1024 tokens. המודל מתייחס לזה כהנחיה כללית לאורך תהליך המחשבה לפני הפקת התשובה הסופית, אך לא מתחייב למספר טוקנים מדויק. בנוסף ניתן לכפות או לבטל את החשיבה לחלוטין דרך תבנית השיחה בטוקנייזר.

האם כדאי להעדיף אותו על פני מודלים כמו Qwen3 14B?

זה תלוי בשפת היעד שלכם. אם המערכת עובדת מול משתמשים בקוריאה או צריכה הבנה תרבותית מקומית, יש לו יתרון ביצועים ברור. אם רוב העבודה היא באנגלית, קוד טהור או שפות אחרות, Qwen3 14B מציג ציונים עדיפים ברוב המדדים.

איך מריצים

המשקלים שפורסמו נשמרו בדיוק float32 ותופסים 55 גיגה בייט ב־24 קבצים. כדי להריץ את המודל בהגדרות המקוריות שלו צריך כרטיס עם 80 גיגה בייט זיכרון גרפי, כמו A100. אפשר להמיר אותו לדיוק נמוך יותר כמו 16 ביט או להפעיל קוונטיזציה כדי להכניס אותו לחומרה מקומית נגישה יותר עם 24 עד 32 גיגה בייט זיכרון.

ההרצה מתבצעת ישירות דרך ספריית transformers החל מגרסה 5.9.0. הטוקנייזר כולל תבנית שיחה ייעודית שמאפשרת לכפות מצב חשיבה, לבטל אותו, או לתחום את כמות הטוקנים שהמודל מקדיש למחשבה. אם אין לכם תשתית עיבוד גרפית מתאימה או עניין בתחזוקת שרת ייעודי, עדיף להשתמש ב־API מנוהל.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

24 קבצים במאגר, 55.0 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון מוגדר כ־other ולא מצוין תחת רישיון פתוח מוכר. המשמעות היא שתנאי השימוש המסחריים, ההפצה והמגבלות המשפטיות אינם ברורים מהדף הרשמי, ואסור להניח שמותר לשלב אותו במוצר מסחרי ללא בדיקה ישירה של תנאי ההסכם של Naver.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗