需求人群:
"MathΣtral模型的目标受众是科研人员、数学家、教育工作者以及STEM领域的学生。它适合需要进行高级数学问题求解和科学探索的用户,能够帮助他们提高研究效率,促进科学发现。"
使用场景示例:
科研人员使用MathΣtral模型进行复杂数学问题的求解。
教育工作者利用该模型辅助教学,提高学生对数学概念的理解。
学生使用MathΣtral进行数学作业和考试的准备,提高解题能力。
产品特色:
专为数学推理和科学发现设计,适用于解决复杂的数学问题。
拥有32k的上下文窗口,能够处理大量信息。
在MATH和MMLU基准测试中分别达到56.6%和63.47%的高准确率。
通过多数投票和强奖励模型,Mathstral 7B在MATH基准测试中可进一步提高到68.37%和74.59%。
作为一个指导模型,可以通过我们的文档进行使用或微调。
权重托管在HuggingFace平台,可通过mistral-inference试用,并可通过mistral-finetune进行定制。
使用教程:
访问HuggingFace平台并搜索MathΣtral模型。
阅读Mistral AI提供的文档,了解如何使用或微调模型。
使用mistral-inference工具进行模型试用。
根据需要,通过mistral-finetune对模型进行定制。
将定制后的模型应用于具体的数学问题求解或科学探索中。
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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。
专注于数学和科学任务的模型
Mathstral 7B 是一个专注于数学和科学任务的模型,基于 Mistral 7B。该模型在数学和科学领域的文本生成和推理方面表现出色,适用于需要高度精确和复杂计算的应用场景。模型的开发团队包括多位专家,确保了其在行业内的领先地位和可靠性。
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。
数学推理LLM
MathCoder是一款基于开源语言模型的数学推理工具,通过fine-tune模型和生成高质量的数据集,实现了自然语言、代码和执行结果的交替,提高了数学推理能力。MathCoder模型在MATH和GSM8K数据集上取得了最新的最高分数,远远超过其他开源替代品。MathCoder模型不仅在GSM8K和MATH上超过了ChatGPT-3.5和PaLM-2,还在竞赛级别的MATH数据集上超过了GPT-4。
免费AI作业助手,快速解决数学、科学等科目作业。
AI Homework Helper是一个在线工具,旨在帮助学生解决他们的家庭作业问题。用户可以上传图片或PDF格式的作业,AI会即时提供准确的解决方案和逐步解释,无论是数学、科学还是其他科目,这个工具都能帮助学生更有效地学习和解决问题。
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。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一个开源的推理模型,专注于数学、代码和推理任务。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一个经过强化学习优化的推理模型,基于 Qwen-7B 进行了蒸馏优化。它在数学、代码和推理任务上表现出色,能够生成高质量的推理链和解决方案。该模型通过大规模强化学习和数据蒸馏技术,显著提升了推理能力和效率,适用于需要复杂推理和逻辑分析的场景。
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。
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。
LG AI 推出的开源推理 AI 模型,具备卓越的推理能力。
EXAONE Deep 是 LG AI Research 推出的先进推理 AI 模型,标志着韩国在全球 AI 市场中的竞争力。它具备 32 亿参数,表现卓越,尤其在数学和科学问题解决方面展现出色。该模型的发布使得 LG 在 AI 领域迈入了自主决策的时代,其开源特性使得更多开发者能够利用这一技术进行研究与开发。EXAONE Deep 的轻量级和在设备上的模型设计使得其适用于多个行业,包括教育、科学研究、编程等。
Eurus-2-7B-SFT是一个经过数学能力优化的大型语言模型,专注于推理和问题解决.
Eurus-2-7B-SFT是基于Qwen2.5-Math-7B模型进行微调的大型语言模型,专注于数学推理和问题解决能力的提升。该模型通过模仿学习(监督微调)的方式,学习推理模式,能够有效解决复杂的数学问题和编程任务。其主要优点在于强大的推理能力和对数学问题的准确处理,适用于需要复杂逻辑推理的场景。该模型由PRIME-RL团队开发,旨在通过隐式奖励的方式提升模型的推理能力。
加速人类科学发现的人工智能
xAI是一家专注于构建人工智能以加速人类科学发现的公司。我们由埃隆·马斯克领导,他是特斯拉和SpaceX的CEO。我们的团队贡献了一些该领域最广泛使用的方法,包括Adam优化器、批量归一化、层归一化和对抗性示例的发现。我们进一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、记忆变换器、批量大小缩放、μTransfer和SimCLR等创新技术和分析。我们参与并领导了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等该领域一些最大的突破性发展。我们的团队由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供咨询。我们与X公司紧密合作,将我们的技术带给超过5亿X应用用户。
昆仑万维开源的高性能数学代码推理模型,性能卓越
Skywork-OR1是由昆仑万维天工团队开发的高性能数学代码推理模型。该模型系列在同等参数规模下实现了业界领先的推理性能,突破了大模型在逻辑理解与复杂任务求解方面的能力瓶颈。Skywork-OR1系列包括Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview和Skywork-OR1-32B-Preview三款模型,分别聚焦数学推理、通用推理和高性能推理任务。此次开源不仅涵盖模型权重,还全面开放了训练数据集和完整训练代码,所有资源均已上传至GitHub和Huggingface平台,为AI社区提供了完全可复现的实践参考。这种全方位的开源策略有助于推动整个AI社区在推理能力研究上的共同进步。
视觉推理能力增强的实验性研究模型
QVQ-72B-Preview是由Qwen团队开发的实验性研究模型,专注于增强视觉推理能力。该模型在多学科理解和推理方面展现出强大的能力,特别是在数学推理任务上取得了显著的进步。尽管在视觉推理方面取得了进步,但QVQ并不完全取代Qwen2-VL-72B的能力,在多步视觉推理中可能会逐渐失去对图像内容的关注,导致幻觉。此外,QVQ在基本识别任务上并没有显示出比Qwen2-VL-72B更显著的改进。
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。
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。
基于图的科学发现与知识提取
GraphReasoning是一个利用生成式人工智能技术将1000篇科学论文转化为知识图谱的项目。通过结构化分析,计算节点度、识别社区和连接性,评估聚类系数和关键节点的介数中心性,揭示了迷人的知识架构。该图谱具有无标度性质,高度互联,可用于图推理,利用传递性和同构性质揭示前所未有的跨学科关系,用于回答问题、识别知识空白、提出前所未有的材料设计和预测材料行为。
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。
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。
小米首个推理大模型MiMo开源,专为推理任务设计,性能卓越。
Xiaomi MiMo是小米公司开源的首个推理大模型,专为推理任务设计,具备卓越的数学推理和代码生成能力。该模型在数学推理(AIME 24-25)和代码竞赛(LiveCodeBench v5)公开测评集上表现出色,仅用7B的参数规模就超越了OpenAI的o1-mini和阿里Qwen的QwQ-32B-Preview等更大规模的模型。MiMo通过预训练和后训练阶段的多层面创新,包括数据挖掘、训练策略和强化学习算法等,显著提升了推理能力。该模型的开源为研究人员和开发者提供了强大的工具,推动了人工智能在推理领域的进一步发展。
QwQ是一款专注于深度推理能力的AI研究模型。
QwQ(Qwen with Questions)是一款由Qwen团队开发的实验性研究模型,旨在提升人工智能的推理能力。它以一种哲学精神,对每个问题都抱有真正的好奇和怀疑,通过自我提问和反思来寻求更深层次的真理。QwQ在数学和编程领域表现出色,尤其是在处理复杂问题时。尽管它仍在学习和成长,但它已经展现出了在技术领域深度推理的重要潜力。
Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。
Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库,提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练,包括基于 PyTorch Lightning 的训练,提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练,并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能,方便用户进行快速上手和定制。
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。
开源代码语言模型,提升编程和数学推理能力。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE),专为代码语言设计,其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异,同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外,它支持的编程语言从86种扩展到了338种,上下文长度也从16K扩展到了128K。
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。
网易有道开发的轻量级推理模型,可在单个GPU上部署,具备类似o1的推理能力。
Confucius-o1-14B是由网易有道团队开发的推理模型,基于Qwen2.5-14B-Instruct优化而成。它采用两阶段学习策略,能够自动生成推理链,并总结出逐步的问题解决过程。该模型主要面向教育领域,尤其适合K12数学问题的解答,能够帮助用户快速获取正确解题思路和答案。模型具备轻量化的特点,无需量化即可在单个GPU上部署,降低了使用门槛。其推理能力在内部评估中表现出色,为教育领域的AI应用提供了强大的技术支持。
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。
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