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Mun2
Available on FriendliAI
Run this model inference on single tenant GPU with unmatched speed and reliability at scale.
Model Details
Model Provider
Mun2
Model Tree
Qwen/Qwen3.5-9B
Input Modalities
Output Modalities
Supported Functionality
json
{"content": {"score": 4, "rationale": "내용 판단 근거"},"organization": {"score": 3, "rationale": "구성 판단 근거"},"expression": {"score": 4, "rationale": "표현 판단 근거"}}
점수는 각 영역의 1~5 정수입니다. 모델은 대회 공식 시스템 프롬프트와
[prompt_text]/[essay_text] 형식의 사용자 입력을 전제로 학습됐습니다.
공개 validation 400건, temperature 0, seed 42 조건의 개발 모니터 결과입니다.
| 지표 | 결과 |
|---|---|
| 유효 JSON | 390 / 400 (97.5%) |
| Macro integer RMSE | 0.95881 |
| Macro integer Spearman | 0.44608 |
지표는 유효 JSON 390건에서 계산됐습니다. 운영 측 비공개 test 또는 공식 순위 점수가 아닙니다.
Qwen/Qwen3.5-9B21eca8a083a2121a92fba681f4a7c72cf20ff1a7bash
vllm serve Mun2/qwen3.5-9b-korean-essay-scorer-vllm \--host 0.0.0.0 \--port 8000 \--dtype bfloat16 \--max-model-len 4096 \--language-model-only
모델 저장소 자체의 config.json, tokenizer 및 chat template만으로도 로드되며,
--language-model-only는 텍스트 평가에서 비전 인코더 프로파일링을 생략하기 위한 선택 사항입니다.