GLM-5.3 is live. Run Z.ai's latest model on Friendli Model APIs. Try it today ➜
DFveloper
Available on FriendliAI
Run this model inference on single tenant GPU with unmatched speed and reliability at scale.
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Model Details
Model Provider
DFveloper
Model Tree
Input Modalities
Output Modalities
Supported Functionality
AIKAR 3 Pro는 대규모 26B 파라미터 레이어를 가진 디코더 전용 트랜스포머(Decoder-only Transformer) 모델입니다. LOOP 고유의 알고리즘을 통해 한국어 토큰 처리 효율을 40% 이상 향상시켜, 긴 문맥(Context window)에서도 추론 일관성을 유지합니다.
AIKAR 3 Pro는 다음 세 가지 단계를 거쳐 완성되었습니다:
python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "DFveloper/AIKAR-3-Pro-QAT-Q4_0-unquantized" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", torch_dtype="auto") prompt = """문제가 있습니다. 37%의 할인율을 적용한 상품이 15,000원일 때, 원래 가격은 얼마입니까? 단계별로 논리적으로 설명하세요."""inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.7)print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))AIKAR 3 Pro는 추론 능력을 강화한 모델입니다. 따라서 답을 바로 얻기보다, "단계적으로 설명해줘(Let's think step by step)" 또는 "논리적 과정을 상세히 적어줘"와 같은 프롬프트를 사용할 때 최상의 성능을 발휘합니다.
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "DFveloper/AIKAR-3-Pro-QAT-Q4_0-unquantized" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", torch_dtype="auto") prompt = """문제가 있습니다. 37%의 할인율을 적용한 상품이 15,000원일 때, 원래 가격은 얼마입니까? 단계별로 논리적으로 설명하세요."""inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.7)print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))