GPT
הוספת כלי
H

HyperCLOVAX-SEED-Think-32B

קוד פתוח

naver-hyperclovaxother2025-12-23

  • transformers
  • safetensors
  • vlm
  • text-generation
  • conversational

מודל ראייה ושפה מבית נאבר הקוריאנית שמיועד לניתוח טקסט, תמונה ווידאו עם מנגנון חשיבה מובנה. הבחירה בו הגיונית בעיקר למי שמחפש יכולות חשיבה סביב שפה ותרבות קוריאנית.

  • 33Bפרמטרים
  • 131,072טוקנים בהקשר
  • 62.1 GBמשקל הקבצים
  • 13,729הורדות בחודש

מה זה

הארכיטקטורה מחברת מודל שפה של 33 מיליארד פרמטרים עם מעבד תמונה באותו מרחב וקטורי, יחד עם חלון הקשר של 128 אלף טוקנים. הוא מקבל טקסט, תמונות וקבצי וידאו, ומוציא טקסט בלבד. המאפיין המרכזי כאן הוא מצב חשיבה נפרד, שמייצר שרשרת פתרון בתוך תגיות ייעודיות לפני התשובה הסופית, בדומה למודלי היסק ייעודיים אחרים.

במבחני הביצועים המצורפים בכרטיס רואים מיקוד ברור במשימות סוכנים כמו תעופה, קמעונאות וטלקום, לצד הבנת תרשימים וקריאת פריסות טקסט. הבנצ'מרקים המרכזיים שהוצגו מודדים ידע כללי בקוריאנית ופתרון בעיות מבחני בגרות מקומיים במתמטיקה, כך שכל האימון מכוון לפלח הזה.

מתאים ל

  • ניתוח מסמכים בקוריאנית

    קריאת תמונות וטקסטים מורכבים הדורשים הבנה מעמיקה של פריסה ותרבות קוריאנית.

  • פתרון בעיות מתמטיות מתמונה

    מצב החשיבה מאפשר פירוק שלבי פתרון מתוך תמונות ותרשימים עם תקציב טוקנים מוגדר מראש.

  • אוטומציה של שירות לקוחות

    נבדק ישירות על משימות סוכנים מורכבות בתחומי הטלקום, הטיסות והקמעונאות.

איפה זה נופל

המודל הזה מכויל ומוטה באופן מובהק לשפה הקוריאנית, ולא מציג שום מדדים או התייחסות ליכולות בעברית או שפות אחרות. מעבר לזה, תהליך ההסקה כולל המרת פורמטים מסורבלת דרך תשתית ספציפית של החברה, ולא עובד ישר מהקופסה בספריות הרצה סטנדרטיות וקלות.

אותה משפחה

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

HyperCLOVAX-SEED-Think-14B30,550

שאלות
נפוצות

האם אפשר להריץ אותו על כרטיס מסך ביתי בודד?

לא. המודל שוקל מעל שישים גיגה בייט ודורש לפחות שישים ושמונה גיגה בייט של זיכרון גרפי רק להחזקת הרכיבים, כך שדרושים כמה כרטיסים ייעודיים ברמת שרת.

האם הוא יודע להחזיר וידאו או תמונות בתשובה?

לא, הוא מודל ראייה לשפה שמקבל מדיה מגוונת אבל מייצר טקסט בלבד.

איך מריצים

ההרצה המקומית דורשת משאבים כבדים מאוד. לפי התיעוד של נאבר, המערכת שלהם, OmniServe, דורשת ארבעה כרטיסי אנבידיה A100 של 80 גיגה בייט, או פיצול של לפחות שלושה כרטיסים כדי להחזיק כשישים ושמונה גיגה בייט של זיכרון גרפי עבור מודל השפה ומעבד התמונה יחד.

ההתקנה מתבצעת דרך דוקר ומחייבת המרה של קובצי המשקלים למבנה רכיבים נפרד לפני ההפעלה. אם אין לכם שרת ייעודי בענן עם חומרה ברמה הזו, עדיף לחפש נקודת קצה מנוהלת ולא לנסות להרים אותו על תחנת עבודה רגילה.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

36 קבצים במאגר, 62.1 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון מוגדר תחת הסכם קנייני ייעודי של נאבר. פרטי הרישיון המלאים אינם מפורטים בטקסט החופשי של הכרטיס, מה שאומר שאי אפשר להניח שיש כאן אישור לשימוש מסחרי חופשי, וחובה לבדוק את קובץ ההסכם המקורי לפני שילוב שלו במערכת שלכם.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗