안녕하세요 여러분, UkisAI의 Jovan입니다. 오늘은 Qwen 기반의 효율적 추론 LLM 계열인 Swift를 소개한다. 이 모델은 병적인 과잉 사고 패턴과 관련된 토큰에 페널티를 부여하고 RL(GSPO)과 OPD를 통해 정확도를 회복하는 방식으로 학습되었다. Swift Qwen 3.8 27B가 13일 만에 35만 회 이상 다운로드와 뜨거운 반응을 얻은 가운데, 이번에는 모델 계열 전체와 함께 요청이 많았던 27B 및 Flash-Next용 GSQ-RCO 양자화 모델을 공개한다.

이번 릴리스에는 다음이 포함된다. Swift1.5 27B는 지난 모델의 개선 버전으로 토큰 사용량이 더 낮고 버그가 수정됐으며 에이전트 성능이 향상됐다. 사고 토큰을 58.5% 줄이면서 점수는 0.35%포인트 높아졌고, '과잉 사고 오류' 루프에 빠지지 않아 Terminal Bench 2.1에서 베이스를 능가한다. Swift Flash Next는 사고 토큰을 63.4% 줄이고 1.8배 속도 향상을 이루며 xhigh에서 베이스 대비 -0.2%를 기록한다. Swift Bonsai 2는 사고 토큰을 39.8% 줄이면서 점수는 0.19%포인트 높다(다만 여전히 실험적 모델로 표기하고 싶다).

벤치마크는 베이스와 Swift 모두에서 5회씩 실행해 다섯 시드와 다양한 도메인의 평균을 냈으며, 일반(GPQA, AIME26), 코딩(LiveCodeBench), 비전(ERQA), 에이전트(Terminal Bench 2.1) 영역을 포함한다. 한 가지 유의할 점은 Swift1.5 27B의 Terminal Bench 2.1 점수가 언뜻 낮아 보일 수 있다는 것이다. 이는 버그가 아니라 Swift 모델이 과잉 사고 루프에 빠져 작업을 실패하지 않고 끝까지 수행해 평균 토큰 사용량이 높아진 것일 뿐이며, 동일 조건으로 비교하면 토큰 감소율은 여전히 -38.7% 수준이다.

또한 재미있는 '게임 생성' 벤치마크를 추가했으며, 완전히 주관적이긴 하지만 Swift가 더 적은 시간에 더 나은 게임을 생성했다. 다운로드 전에 모델을 체험하거나 당장 실행할 컴퓨팅 자원이 부족한 경우를 위해 Research API와 HuggingFace Spaces도 제공하며, 두 가지 모두 모델 카드에서 확인할 수 있다. 해당 모델 버전에 대해 GGUF, NVFP4, MLX, W4A16 양자화 모델도 준비했다.

학습 방식과 커뮤니티 피드백에 대한 자세한 내용은 이전 릴리스 게시물에서 확인할 수 있으며, 다양한 양자화 및 모델 버전은 각각의 컬렉션에서 이용할 수 있다. 또한 며칠 안에 공개될 9B 변형 모델을 작업 중이다. 실제 작업에 대한 독립적 평가를 통한 피드백을 크게 환영하며, 지난 릴리스와 마찬가지로 캔디숍 방식으로 가능한 한 많은 Swift 모델 요청과 양자화를 충족하려 하니 댓글로 필요한 사항을 공유해 달라.