技術・LLM開発
AI実験· エンジニアリング · スタックASIと文明言語は、研究およびブランドのロードマップであり、現在の製品認証に関する主張ではありません。
Dual-head culture LLM builds on Qwen3 4B-class open weights with XenLook fine-tuning, evaluation, and hosting. Dialogue (XenLook 4b-Ko) uses curated SFT then full fine-tuning; code (XenLook-Coder) uses QLoRA + micro-DPO. Tuning and TRACK run on NVIDIA DGX Spark (GB10); production vLLM runs on dedicated RTX GPUs. We do not claim foundation pretraining or universal SOTA.
レシピはNDAの下で技術協力のみに共有されます。
ローカル文化LLM・オンプレミス
ローカル保存 · 推論 · Vault。デフォルトのWeb onとは別。
インストール可能なコンパニオンとプライバシーを製品制約として。
ローカル文化LLM = Companion/Vault のみ。「ソブリンAI企業」主張ではありません。越境AI移転はプライバシー§8④・§12表に従います。
Companionオンプレミス →開発・本番インフラ
DGX Sparkはチューニング/評価ワークステーションです。本番サービングは別のGPUサーバーです。
NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) — SFT ・フルFT ・DPO実験 ・TRACK-DLG/CODER評価 ・vLLMスモーク
NVIDIA RTX GPU ・vLLM ・LiteLLM xenlook-4b-ko / xenlook-coder ・オン ・Companionルーティング
XenLook 4b-Ko: Qwen3 4Bクラス → SFT → **フルファインチューニング** → IF-repair opsパス。XenLook-Coder: QLoRA c1 → micro-DPOマージ (**フルFTではない**)。どちらもオープンウェイトバックボーンのファインチューニングであり、スクラッチからの事前学習ではありません。
NVIDIA Inception プログラム Stage 1 メンバー.NVIDIA 公式 case study・製品 endorsement は NVIDIA 掲載まで主張しません.
韓国語データ・系譜
公開ソースから始まる整理パイプラインの段階のみ公開.詳細は NDA 協力時.
AI Hub 原データ 2000万+ 行
整理・重複除去 ~90万 SFT
現行対話エンジン prod mix 2.4万
AI Hub は各データセット利用規約に従います.「2000万件を自社構築」ではなく公開原データ→整理パイプラインです.
AI ポリシー · データ出典 →プレス・スコア
Self-measured benchmark scores in plain language. Not a global #1 or third-party audit claim.
対話・full-FT
91 pts
Korean dialogue & persona self-benchmark composite — XenLook 4b-Ko
Self-protocol · TRACK-DLG · closed 2026-06-30
コード・QLoRA+DPO
84 pts
Python coding self-benchmark composite (HumanEval + MBPP average). HumanEval representative task: 91 pts.
Self-protocol · inference A2 (best-of-4) · measured 2026-07-08
XenLook 4b-Ko self-benchmark composite 91 pts (closed 2026-06-30). Self-protocol measurement pending third-party audit.
モデルカード
詳細なレシピはNDA協力でのみ提供。
Promoted to production · July 2026
対話・full-FT
韓国語ペルソナ対話
コード・QLoRA+DPO
Python EvalPlusコード生成
ロードマップ · (設計目標)
日付とメトリクスは変更される可能性があります。
2026年・提供中
フル-FT対話 + QLoRA+DPOコード · DGX Sparkチューニング · RTX製品
2027+ · (設計目標)
Llama 3.2 1B · SmolLM2-1.7B · Gemma 2/3n E2B · Granite 3.1 2B（未定）
2027+ · (設計目標)
TRACKゲートを最優先
We do not claim benchmark superiority without published audit evidence.