产品库

数学作为黑箱的深度学习模型

MathBlackBox是一个深度学习模型，旨在探索数学问题解决的黑箱方法。它使用VLLM或其他OpenAI兼容的方法，通过Huggingface工具包和OpenAI进行推理，支持在Slurm环境下运行，并能够处理多种数据集。该项目目前处于早期阶段，需要充分测试后才能部署到实际产品中。

智能解决数学问题，提升学习效率

AI数学解题器是由数学AI和数学GPT模型（如GPT-4o）驱动的在线工具，旨在提供广泛的数学问题解决方案。它利用先进的人工智能技术，为学生和教师提供详尽的分步解答，增强了对数学概念的理解和解题能力。该产品背景是数学学习中对高效解题工具的需求，定位于免费提供高质量的教育支持。

数学 7b 模型，帮助解决数学问题。

Internlm2 Math 7b 是一个基于 Hugging Face 平台的数学模型，主要用于解决数学问题。它能够处理各种数学题目，包括代数、几何、概率统计等。使用该模型可以提供准确的数学计算和解答，帮助用户学习和理解数学知识。Internlm2 Math 7b 提供简单易用的 API 接口，可以方便地集成到其他应用程序中。该模型基于深度学习技术，具有较高的准确性和可靠性。它适用于教育领域的数学辅助学习、作业辅导等场景。

AI辅助SAT数学学习

Math99th是一款AI辅助的数字SAT数学学习平台，提供超过50,000个个性化测试题，针对765-800分数段进行精准备考训练，还有详尽的分析数据和个性化辅导支持。产品由ICPC世界总决赛选手、数学奥林匹克奖牌获得者、亚马逊、阿里巴巴、麦肯锡等公司的校友共同打造。

免费数学学习应用

Math-X是一款免费的数学学习应用。它提供无限的数学学习资源，让你可以按照自己的速度探索数学的无限世界。无论是解决普通题目还是复杂的应用题，Math-X都能助你轻松应对。它提供实时的解答，24/7在线服务。同时，它还提供全面的课本解析，让你不仅能得到答案，还能理解解题过程。Math-X将释放你的数学超能力！

开放数学语言模型

Llemma是一个开放的数学语言模型，提供数据和训练代码。它可以用于数学相关的任务，如定理证明、数学文本生成等。Llemma具有高质量的数学训练数据，可以帮助用户进行数学研究和应用开发。Llemma的优势在于其开放性和灵活性，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。Llemma的定价信息请参考官方网站。

SnapXam是一个数学虚拟助手，可帮助您更快、更轻松地学习数学。具有步骤的数学求解器。

SnapXam是一个使用人工智能技术的数学学习工具，可以帮助用户理解和解决从算术到微积分的数学问题。它节省了理解数学概念和查找解释视频的时间。用户可以以更好的方式解决问题，并节省大量时间。

双语开源数学推理大型语言模型。

InternLM-Math-Plus 是一个最新的双语（英文和中文）开源大型语言模型（LLM），专注于数学推理，具有解决、证明、验证和增强数学问题的能力。它在非正式数学推理（如思维链和代码解释）和正式数学推理（如LEAN 4翻译和证明）方面都有显著的性能提升。

让数学变得简单

Amy 是一个致力于帮助人们轻松学习数学的在线平台。它提供了各种数学学习资源，包括教程、练习题和解答等。Amy 通过简化数学概念和提供实用的学习工具，让数学变得容易理解和应用。

你的数学助手

Photo2math是一款数学助手APP，可以帮助用户解决数学问题。它提供了多种功能，包括解决数学题目、上传图片解题、手写公式解题等。Albert Bro可以帮助学生和教师更轻松地学习和教授数学知识。

24/7人工智能辅导，真实学习，免费数学辅导

Bytelearn是一款提供24/7人工智能辅导的免费数学学习平台。它通过算术、几何、代数、微积分等多个阶段的学习，帮助学生真实学习并在数学考试中取得优异成绩。Bytelearn的独特之处在于，它不仅仅给出答案，还会引导学生逐步理解和解决问题，确保学生真正掌握数学知识。Bytelearn还提供专为学校而设计的解决方案，支持一对一的人工智能辅导、自动差异化学习、有针对性的反馈，让学习过程更加有趣和支持性。

新一代数学模型，专注于解决复杂数学问题。

Qwen2-Math是一系列基于Qwen2 LLM构建的专门用于数学解题的语言模型。它在数学相关任务上的表现超越了现有的开源和闭源模型，为科学界解决需要复杂多步逻辑推理的高级数学问题提供了重要帮助。

一款开源的14B参数量的数学模型，通过强化学习训练，性能卓越。

Light-R1-14B-DS 是由北京奇虎科技有限公司开发的开源数学模型。该模型基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 进行强化学习训练，在 AIME24 和 AIME25 数学竞赛基准测试中分别达到了 74.0 和 60.2 的高分，超越了许多 32B 参数量的模型。它在轻量级预算下成功实现了对已经长链推理微调模型的强化学习尝试，为开源社区提供了一个强大的数学模型工具。该模型的开源有助于推动自然语言处理在教育领域的应用，特别是数学问题解决方面，为研究人员和开发者提供了宝贵的研究基础和实践工具。

数学领域的开源AI模型，助力数学竞赛。

Numina Math 7B是由Numina组织开发的AI数学模型，专注于解决高难度的数学问题，特别是在数学竞赛领域。该模型在AI数学奥林匹克竞赛中获得了第一名，显示出其在解决复杂数学问题上的强大能力。Numina是一个非盈利组织，致力于推动数学领域人类和人工智能的发展。

一个基于强化学习优化的大型语言模型，专注于数学问题解决能力的提升。

DeepScaleR-1.5B-Preview 是一个经过强化学习优化的大型语言模型，专注于提升数学问题解决能力。该模型通过分布式强化学习算法，显著提高了在长文本推理场景下的准确率。其主要优点包括高效的训练策略、显著的性能提升以及开源的灵活性。该模型由加州大学伯克利分校的 Sky Computing Lab 和 Berkeley AI Research 团队开发，旨在推动人工智能在教育领域的应用，尤其是在数学教育和竞赛数学领域。模型采用 MIT 开源许可，完全免费供研究人员和开发者使用。

用于强化学习验证的数学问题数据集

RLVR-GSM-MATH-IF-Mixed-Constraints数据集是一个专注于数学问题的数据集，它包含了多种类型的数学问题和相应的解答，用于训练和验证强化学习模型。这个数据集的重要性在于它能够帮助开发更智能的教育辅助工具，提高学生解决数学问题的能力。产品背景信息显示，该数据集由allenai在Hugging Face平台上发布，包含了GSM8k和MATH两个子集，以及带有可验证约束的IF Prompts，适用于MIT License和ODC-BY license。

构建数学基础模型的数学中心语料库

MathPile是一个包含约95亿个标记的数学中心语料库，从教科书（包括讲座笔记）、arXiv、维基百科、ProofWiki、StackExchange和网页中汲取数学内容，适用于K-12、大学、研究生水平和数学竞赛。MathPile的数据质量高，并且有着丰富的数据文档，以增强透明度和给用户灵活的使用数据的能力。在授权方面，MathPile遵循BY-NC-SA 4.0许可协议，同时计划很快发布一个商业可用版本。

基于《Factorio》游戏的大语言模型测试与学习环境

Factorio Learning Environment（FLE）是基于《Factorio》游戏构建的新型框架，用于评估大型语言模型（LLMs）在长期规划、程序合成和资源优化方面的能力。随着LLMs逐渐饱和现有基准测试，FLE提供了新的开放式评估方式。它的重要性在于能让研究人员更全面、深入地了解LLMs的优势与不足。主要优点是提供了开放式且难度呈指数级增长的挑战，拥有结构化任务和开放式任务两种评估协议。该项目由Jack Hopkins等人开发，以开源形式发布，免费使用，定位是推动AI研究人员对复杂、开放式领域中智能体能力的研究。

数学视觉指令调优模型

MAVIS是一个针对多模态大型语言模型（MLLMs）的数学视觉指令调优模型，主要通过改进视觉编码数学图表、图表-语言对齐和数学推理技能来增强MLLMs在视觉数学问题解决方面的能力。该模型包括两个新策划的数据集、一个数学视觉编码器和数学MLLM，通过三阶段训练范式在MathVerse基准测试中取得领先性能。

7B规模的数学推理和科学发现模型

MathΣtral是一款为数学推理和科学发现而设计的7B规模的AI模型，拥有32k的上下文窗口，发布于Apache 2.0许可下。它在多步复杂逻辑推理的高级数学问题上展现出卓越的性能，是Mistral AI团队为科学界贡献的成果，旨在加强学术项目的支持。MathΣtral在STEM领域具有专业特长，其推理能力在同类规模模型中达到了行业标准基准的前沿水平。

将手写的数学文本转换为LaTeX的API。

MathHandwriting是一个将手写的数学文本转换为LaTeX的API。它提供了一种简单、高效的方式，将手写的数学方程转换为数字格式，方便学生和教师在数字环境中处理和共享数学内容。MathHandwriting通过使用AI技术，实现了将手写的数学方程转换为LaTeX格式的功能，从而提高了数学学习的效率。

世界领先的数学开源大语言模型

Qwen2.5-Math是一系列专门针对数学问题设计的开源大语言模型，包括基础模型和指令微调模型，支持中英双语，能够通过思维链（CoT）和工具集成推理（TIR）方式解决数学问题。该模型在多个数学基准测试中表现优异，特别是在精确计算和算法操作方面。Qwen2.5-Math的开发背景是提升大语言模型在数学领域的应用能力，推动数学教育和研究的发展。

Nara AI | 通过拍照解答数学和物理题

Nara AI是一款通过拍照解答数学和物理题的智能应用。它能快速准确地解答各种难题，提供易于理解的解题步骤和解析。Nara AI已经在印度尼西亚被数百名学生使用，受到广泛好评。价格信息请访问官方网站。

交互式数学导师，解决问题轻松快捷

MathTutor 是一款交互式数学导师，可以引导您解决数学问题。它能够提供问题求解过程中的指导，帮助您更轻松地理解和解决数学难题。MathTutor 提供了广泛的数学功能，涵盖了各个年龄段和难度级别的数学问题。无论您是学生、家长还是教师，MathTutor 都能为您提供个性化的数学辅导。MathTutor 还具有智能纠错功能，确保您的数学推理过程准确无误。它是一个非常实用和高效的数学学习工具。MathTutor 定价合理，提供多种订阅选项，适应不同用户的需求。无论您是想加强数学基础、提高数学水平，还是需要解决特定的数学问题，MathTutor 都是您的最佳选择。

AI数学奥林匹克解决方案

这个GitHub仓库包含了训练和推理代码，用于复制我们在AI数学奥林匹克（AIMO）进展奖1中的获胜解决方案。我们的解决方案由四个主要部分组成：一个用于微调DeepSeekMath-Base 7B以使用工具集成推理（TIR）解决数学问题的配方；两个约100万个数学问题和解决方案的高质量训练数据集；一个自洽解码算法，用于生成具有代码执行反馈的解决方案候选项（SC-TIR）；四个来自AMC、AIME和MATH的精心选择的验证集，以指导模型选择并避免对公共排行榜的过拟合。

强大的数学和编程模型，具备高度连贯性和多轮对话能力。

Mistral-22b-v.02 是一个强大的模型，展现出出色的数学才能和编程能力。相较于V1，V2模型在连贯性和多轮对话能力方面有显著提升。该模型经过重新调整取消了审查，能够回答任何问题。训练数据主要包括多轮对话，特别强调编程内容。此外，模型具备智能体能力，可执行真实世界任务。训练采用了32k的上下文长度。在使用时需遵循GUANACO提示格式。

通过扫描问题提供数学解题步骤和解释。

Photomath是一款教育类APP，它通过扫描数学问题，提供详细的解题步骤和解释，帮助用户理解数学概念。该应用支持从小学至大学各个阶段的数学学习，包括代数、几何、三角学、统计学和微积分等。Photomath不仅帮助用户解决作业问题，还通过提供学习资源和文章，帮助用户克服数学焦虑，提高学习效率。

GoMim是一款功能强大的AI数学解题器，提供免费、逐步的数学方程、微积分等解决方案。

GoMim是一款前沿的AI工具，帮助学生、教师和教育工作者轻松应对复杂的数学问题。其主要优点在于提供清晰的逐步解题方案，引导用户完成整个解题过程，并支持多种数学学科。GoMim定位为学生和教育者提供的AI数学助手。

全球数学解题和讲题算法大模型

MathGPT 是好未来自主研发的大模型，面向全球数学爱好者和科研机构，以解题和讲题算法为核心。它能够提供数学题目的解答和讲解，帮助用户解决各类数学问题。MathGPT 凝聚了一批优秀且年轻的数学老师、算法科学家和工程师，以优异的性能和用户体验受到广泛好评。

展示小型语言模型通过自我演化深度思考掌握数学推理能力的研究成果。

rStar-Math是一项研究，旨在证明小型语言模型（SLMs）能够在不依赖于更高级模型的情况下，与OpenAI的o1模型相媲美甚至超越其数学推理能力。该研究通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）实现“深度思考”，其中数学策略SLM在基于SLM的流程奖励模型的指导下进行测试时搜索。rStar-Math引入了三种创新方法来应对训练两个SLM的挑战，通过4轮自我演化和数百万个合成解决方案，将SLMs的数学推理能力提升到最先进水平。该模型在MATH基准测试中显著提高了性能，并在AIME竞赛中表现优异。