使用场景

研究人员可以利用 OpenThinker-32B 在数学和科学领域进行前沿研究，探索新的推理方法。

开发者可以将该模型集成到代码编辑器中，为编程任务提供智能推理支持。

企业可以利用该模型优化数据分析和决策过程，提高工作效率。

产品特色

强大的数学推理能力：在 AIME24、AIME25 I 等数学基准测试中表现优异。

高效的代码推理：能够处理复杂的代码问题，并通过测试用例验证解决方案。

多领域推理支持：涵盖数学、科学等多个领域的推理任务。

开源数据集：提供经过验证的 114k 数据集，支持社区进一步研究和开发。

灵活的推理路径验证：通过 LLM 判断和代码执行框架验证推理路径，确保高质量的训练数据。

可扩展性：支持大规模数据扩展和模型微调，适应不同推理任务的需求。

使用教程

1. 访问 Open Thoughts 官方网站或 Hugging Face 页面，下载 OpenThinker-32B 模型。

2. 安装必要的依赖库，如 Evalchemy 和 LLaMA-Factory，用于模型的加载和评估。

3. 使用开源数据集 OpenThoughts-114k 进行模型微调或验证，以适应特定任务。

4. 配置模型参数，如上下文长度和训练周期，以优化推理性能。

5. 在实际应用中，将模型集成到推理系统中，处理数学、代码或科学问题。

6. 使用 Evalchemy 框架对模型进行评估，确保其推理能力符合预期。