Darwin Opus: революционная 36B-модель, которую вывели, а не обучили, — и она бьёт 397B-гигантов

Модели ИИ обычно обучают — тратят недели на GPU-кластерах, перебирают терабайты данных. Но FINAL-Bench пошли другим путём: они взяли две готовые модели и «скрестили» их в эволюционном движке Darwin V7. Darwin-36B-Opus - здесь

Darwin-36B-Opus — это не результат традиционного обучения. Он создан с помощью эволюционного движка Darwin V7, разработанного FINAL-Bench / VIDRAFT_LAB.

Движок берёт две родительские модели и автоматически рекомбинирует их веса, создавая потомка, который наследует лучшие черты обоих родителей. Весь процесс занимает менее часа на одном GPU.

Родители:

· Отец: Qwen/Qwen3.6-35B-A3B — основа с гибридным вниманием и 256 routed experts

· Мать: hesamation/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled — та же архитектура, но дистиллированная на рассуждениях Claude Opus 4.6

Результат — модель, которая сохраняет цепочки рассуждений (chain-of-thought) матери и структурную точность экспертной топологии отца. Как отмечают разработчики, модель «сохраняет дистиллированное поведение матери, сохраняя структурную точность отца».

Darwin-36B-Opus - здесь

Главное достижение Darwin-36B-Opus — результат на GPQA Diamond (198 вопросов уровня выпускника по физике, химии и биологии). Модель набрала 88.4% — это:

· Ничья с Qwen/Qwen3.5-397B-A17B (397B параметров)

· Обгон Kimi-K2.5 (87.6%)

· Обгон Darwin-27B-Opus (86.9%)

· Обгон Qwen3.5-122B-A10B (86.6%)

· Обгон GLM-5.1 (744B) и GLM-5 (744B)

В лидерборде GPQA Diamond от 23 апреля 2026 года модель занимает 3-е место, уступая только TNSA/NGen-4-Pro (91.1%) и TNSA/NGen-4 (90.1%).

Архитектура MoE (Mixture of Experts)

Всего параметров - 36 млрд

Активных параметров - 3 млрд (8/256 экспертов)

Контекстное окно - 262K токенов

Точность - BF16

Лицензия - Apache 2.0

Мультиязычность - EN, ZH, KO, JA, DE, FR, ES, RU, AR

Darwin-36B-Opus — это демонстрация того, что традиционное обучение — не единственный путь к передовым ИИ-моделям.

Вместо того чтобы тратить миллионы долларов на обучение с нуля, эволюционный подход использует уже существующие модели как «генетический пул» и находит высокопроизводительных потомков через принципиальную рекомбинацию их весов.

Ключевые выводы:

· 36B параметров / 3B активных — лёгкая модель, доступная для запуска

· 88.4% на GPQA Diamond — уровень 397B-гигантов

· Apache 2.0 — свободная коммерческая лицензия

· 262K контекст — достаточно для больших документов и кодовых баз

· Мультиязычная — поддерживает 9 языков, включая русский

· Создана за час на одном GPU — вместо недель на кластере

Darwin-36B-Opus — это не просто модель. Это доказательство концепции, что эволюционный подход может конкурировать с традиционным обучением. 36B-модель, сравнимая с 397B-гигантом, созданная за час на одном GPU — это тектонический сдвиг в том, как мы думаем о создании ИИ.

Как пишут разработчики, модель «устанавливает рекорд как лучшая модель в семействе Darwin, продолжая серию создания передовых открытых моделей через эволюцию, а не переобучение».

Darwin-36B-Opus - здесь