2607.28050v1 Jul 30, 2026 cs.AI

IndustryForge-27B: 산업용 CAD를 위한 도메인 특화 멀티모달 기반 모델

IndustryForge-27B: A Domain-Enhanced Multimodal Foundation Model for Industrial CAD

Xuemeng Yang
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산업용 CAD 설계 및 제조 자동화는 멀티모달 기반 모델에 독특한 요구 사항을 제시합니다. 모델은 공학 도면과 3D 기하학적 스크린샷을 이해하고, 정확한 파라메트릭 모델링 스크립트와 Windows COM API 코드를 생성하며, 단일 부품부터 조립체까지 전체 범위를 지원해야 합니다. 범용 멀티모달 모델은 이러한 작업에서 부족한 성능을 보이며, 단일 작업에 대한 미세 조정은 상위 계층 에이전트가 요구하는 다양한 기능들을 지원하기에는 범위가 너무 좁습니다. 저희는 Qwen3.5-VL-27B를 기반으로 IndustryForge-27B를 구축했습니다. 이 모델은 CAD 시각적 질의응답(CAD-VQA), 파라메트릭 CAD 코드(text2cadquery), 조립 수준 CAD 코드(text2cadquery-assembly) 및 Inventor/SolidWorks용 COM 관련 데이터 3개 세트를 포함하여 총 약 52,000개의 멀티모달 샘플을 선별 및 통합하고, 통일된 다중 작업 지도 학습(SFT) 방식으로 학습했습니다. IndustryForge-27B는 네 가지 CAD 도메인 벤치마크에서 평균 +33.65%의 성능 향상을 보여주었으며, 모든 벤치마크에서 강력한 비공개 모델 GPT-5.4보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 또한, 열한 개의 일반적인 능력 벤치마크에서는 기본 모델의 성능을 유지하고 약간 개선했습니다 (+1.56% 평균, 심각한 망각 현상 없음). IndustryForge-27B는 향후 산업용 에이전트 프로젝트의 기반으로 사용될 것입니다. 이 모델은 CAD 설계부터 산업용 소프트웨어 운영까지, 부품부터 조립체까지, 그리고 단일 생성에서부터 폐쇄 루프 자가 개선에 이르기까지 전체 스택을 아우르는 통합된 시작점을 제공할 것입니다.

Original Abstract

Automating industrial CAD design and manufacturing places distinctive demands on multimodal foundation models: the model must see engineering drawings and 3D geometry screenshots, write correct parametric-modelling scripts and Windows COM API code, and cover the full range from single parts to assemblies. General-purpose multimodal models fall short on these tasks, while single-task fine-tuning is too narrow to support the diverse calls that upper-layer agents issue. We build IndustryForge-27B on top of Qwen3.5-VL-27B by curating and integrating six industrial-CAD sub-corpora totalling $\sim$52k multimodal samples---CAD Visual QA (CAD-VQA), parametric CAD code (text2cadquery), assembly-level CAD code (text2cadquery-assembly), and three COM sub-corpora for Inventor / SolidWorks (com_2d / com_3d / com_assembly)---and training with a unified multi-task SFT recipe. Across four CAD-domain benchmarks IndustryForge-27B lifts the base model by $+33.65$~pp on average and outperforms the strong closed-source model GPT-5.4 on all four; across eleven general-capability benchmarks it retains, and slightly improves upon, the base model ($+1.56$~pp mean, no catastrophic forgetting). IndustryForge-27B will serve as the common substrate for downstream industrial-agent projects, providing a unified starting point for a full-stack industrial agent that spans from CAD design to industrial-software operation, from parts to assemblies, and from single-shot generation to closed-loop self-improvement.

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