InternThinker是上海人工智能实验室（上海AI实验室）研发的一款强推理AI模型，致力于通过“通专融合”路径探索开放、可控、可信的通用人工智能（AGI）。该模型具备长思维能力，并能在推理过程中进行自我反思和纠正，从而在数学、代码、推理谜题等多种复杂推理任务上取得更优结果。InternThinker的创新之处在于其元动作思考能力，能够自主生成高智力密度数据，并通过大规模沙盒环境获取反馈，实现高质量思维链的独立构建，大幅提升模型的复杂任务处理性能。
需求人群：
"目标受众为科研人员、数据分析师、软件开发者等需要进行复杂推理和数据分析的专业人士。InternThinker的强推理能力和元动作思考能力使其成为解决复杂问题的理想工具，尤其在需要深度分析和创造性解决方案的领域。"
使用场景示例：
在2024年9月全国高中生数学竞赛联赛中，InternThinker能够回忆知识点并逐步推理计算，形成解答。
在解决类似“24点”的问题时，InternThinker展现出反思和修正能力，能够迅速调整解题路径。
在Leetcode的新赛题中，InternThinker不仅回答问题，还进行了代码的自我检查。
产品特色：
自主生成高智力密度数据：InternThinker能够自主生成高质量的数据，支持复杂推理任务。
元动作思考能力：模型具备元认知能力，能够自我反思和纠正，提升问题解决效率。
长思维能力：在处理复杂任务时，模型能够进行长链条的逻辑推理。
多场景应用：模型在数学、代码、推理谜题等多种场景下表现出色。
自我学习和演进：通过沙盒环境反馈，模型能够自我学习和演进，提升性能。
高质量思维链构建：不依赖现有强推理模型，独立构建高质量思维链。
使用教程：
1. 登录InternThinker试用平台：访问https://internlm-chat.intern-ai.org.cn并登录。
2. 选择InternThinker模型：在平台左侧点击“InternThinker”进入模型体验界面。
3. 输入推理任务：在交互界面输入需要模型解决的复杂推理任务或问题。
4. 观察模型推理过程：模型将展示其思考过程，包括问题理解、知识回忆、规划、执行等元动作。
5. 获取结果与反思：模型提供解决方案，并可能展示其自我反思和修正的过程。
6. 反馈与迭代：用户可以根据模型的输出提供反馈，帮助模型进行自我学习和性能提升。
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上海人工智能实验室开发的强推理AI模型
InternThinker是上海人工智能实验室（上海AI实验室）研发的一款强推理AI模型，致力于通过“通专融合”路径探索开放、可控、可信的通用人工智能（AGI）。该模型具备长思维能力，并能在推理过程中进行自我反思和纠正，从而在数学、代码、推理谜题等多种复杂推理任务上取得更优结果。InternThinker的创新之处在于其元动作思考能力，能够自主生成高智力密度数据，并通过大规模沙盒环境获取反馈，实现高质量思维链的独立构建，大幅提升模型的复杂任务处理性能。
业界首个超大规模混合 Mamba 推理模型，强推理能力。
混元T1 是腾讯推出的超大规模推理模型，基于强化学习技术，通过大量后训练显著提升推理能力。它在长文处理和上下文捕捉上表现突出，同时优化了计算资源的消耗，具备高效的推理能力。适用于各类推理任务，尤其在数学、逻辑推理等领域表现优异。该产品以深度学习为基础，结合实际反馈不断优化，适合科研、教育等多个领域的应用。
一款 21B 通用推理模型，适合低延迟应用。
Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型，利用合成和公共数据集进行监督微调，结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异，具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择，适合于各种自然语言处理任务和应用场景。
OpenThinker-32B 是一款强大的开源推理模型，专为提升开放数据推理能力而设计。
OpenThinker-32B 是由 Open Thoughts 团队开发的一款开源推理模型。它通过扩展数据规模、验证推理路径和扩展模型大小来实现强大的推理能力。该模型在数学、代码和科学等推理基准测试中表现卓越，超越了现有的开放数据推理模型。其主要优点包括开源数据、高性能和可扩展性。该模型基于 Qwen2.5-32B-Instruct 进行微调，并在大规模数据集上训练，旨在为研究人员和开发者提供强大的推理工具。
一个专注于整理最佳开源推理数据集的社区项目
Open Thoughts 是一个由 Bespoke Labs 和 DataComp 社区主导的项目，旨在整理高质量的开源推理数据集，用于训练先进的小模型。该项目汇集了来自斯坦福大学、加州大学伯克利分校、华盛顿大学等多所高校和研究机构的研究人员与工程师，致力于通过优质数据集推动推理模型的发展。其背景是当前推理模型在数学和代码推理等领域的应用需求日益增长，而高质量的数据集是提升模型性能的关键。该项目目前免费开放，主要面向研究人员、开发者以及对推理模型感兴趣的专业人士，其数据集和工具的开源性使其成为推动人工智能教育和研究的重要资源。
OpenAI o3-mini 是 OpenAI 推出的最新高性价比推理模型，专为 STEM 领域优化。
OpenAI o3-mini 是 OpenAI 推出的最新推理模型，专为科学、技术、工程和数学（STEM）领域优化。它在保持低成本和低延迟的同时，提供了强大的推理能力，尤其在数学、科学和编程方面表现出色。该模型支持多种开发者功能，如函数调用、结构化输出等，并且可以根据需求选择不同的推理强度。o3-mini 的推出进一步降低了推理模型的使用成本，使其更适合广泛的应用场景。
DeepSeek-R1 是一款高性能推理模型，支持多种语言和任务，适用于研究和商业应用。
DeepSeek-R1 是 DeepSeek 团队推出的第一代推理模型，通过大规模强化学习训练，无需监督微调即可展现出卓越的推理能力。该模型在数学、代码和推理任务上表现优异，与 OpenAI-o1 模型相当。DeepSeek-R1 还提供了多种蒸馏模型，适用于不同规模和性能需求的场景。其开源特性为研究社区提供了强大的工具，支持商业使用和二次开发。
新一代最强推理模型
OpenAI o3模型是继o1之后的新一代推理模型，包括o3和o3-mini两个版本。o3在某些条件下接近于通用人工智能（AGI），在ARC-AGI基准测试中得分高达87.5%，远超人类平均水平。它在数学和编程任务中表现出色，在2024年美国数学邀请赛（AIME）中得分96.7%，在Codeforces评级中达到2727分。o3能够自我事实核查，通过“私人思维链”进行推理，提高答案的准确性。o3是首个使用“审议对齐”技术训练的模型，以符合安全原则。目前，o3模型尚未广泛可用，但安全研究人员可以注册预览o3-mini模型。o3 mini版将在1月底推出，之后不久推出o3完整版。
CometAPI是一个整合AI模型API的平台，提供统一访问GPT、Midjorney、Claude等500多个AI模型。
CometAPI是一个专注于开发者的AI模型API聚合平台，提供统一访问GPT、Midjorney、Claude等多个AI模型，适用于各个领域，从电子商务和金融到客户服务。
一款轻量级的多模态语言模型安卓应用。
MNN-LLM 是一款高效的推理框架，旨在优化和加速大语言模型在移动设备和本地 PC 上的部署。它通过模型量化、混合存储和硬件特定优化，解决高内存消耗和计算成本的问题。MNN-LLM 在 CPU 基准测试中表现卓越，速度显著提升，适合需要隐私保护和高效推理的用户。
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TwelveLabs是一个强大的视频智能平台，通过能够看、听、推理的人工智能，发现深度见解，分析、重组和自动化工作流程。它可以看到视频背后的整个故事，是视频智能的未来。
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