产品库

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

数学竞赛问题的解决方案集合

NuminaMath是一套为训练最先进数学语言模型（SOTA math LLMs）而设计的数据库和模型。它包含860k+数学竞赛问题及其解决方案对，每个解决方案都使用了链式思维（Chain of Thought, CoT）推理进行模板化。此外，还有70k+数学竞赛问题，其解决方案由GPT-4通过工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning, TIR）生成。NuminaMath通过提供高质量的数学问题和解决方案，为教育工作者和学生提供了一个宝贵的资源，帮助他们提高数学思维和解决问题的能力。

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。

人工智能入门教程网站，提供全面的机器学习与深度学习知识。

该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。

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。

推动人工智能安全治理，促进技术健康发展

《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南，旨在鼓励人工智能创新发展的同时，有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全，风险导向、敏捷治理，技管结合、协同应对，开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性，分析风险来源和表现形式，针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险，以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险，提出了相应的技术应对和综合防治措施。

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。

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。

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。

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。

NovaSky 是一个专注于代码生成和推理模型优化的人工智能技术平台。

NovaSky 是一个专注于提升代码生成和推理模型性能的人工智能技术平台。它通过创新的测试时扩展技术（如 S*）、强化学习蒸馏推理等技术，显著提升了非推理模型的性能，使其在代码生成领域表现出色。该平台致力于为开发者提供高效、低成本的模型训练和优化解决方案，帮助他们在编程任务中实现更高的效率和准确性。NovaSky 的技术背景源于 Sky Computing Lab @ Berkeley，具有强大的学术支持和前沿的技术研究基础。目前，NovaSky 提供多种模型优化方法，包括但不限于推理成本优化和模型蒸馏技术，满足不同开发者的需求。

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。

一款在推理和编程基准测试中表现与o1-preview相当的推理模型。

Sky-T1-32B-Preview是由加州大学伯克利分校的NovaSky团队开发的推理模型。该模型在流行的推理和编程基准测试中表现出色，与o1-preview相当，且训练成本不到450美元，展示了以低成本高效复制高级推理能力的可能性。该模型完全开源，包括数据、代码和模型权重，旨在推动学术界和开源社区的发展。其主要优点是低成本、高性能和开源，为研究人员和开发者提供了宝贵的资源。

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。

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。

开放的大型推理模型，解决现实世界问题

Marco-o1是一个开放的大型推理模型，旨在通过先进的技术如Chain-of-Thought (CoT) fine-tuning、Monte Carlo Tree Search (MCTS)、反射机制和创新的推理策略，优化复杂现实世界问题的解决任务。该模型不仅关注数学、物理和编程等有标准答案的学科，还强调开放性问题的解决。Marco-o1由阿里巴巴国际数字商务的MarcoPolo团队开发，具有强大的推理能力，已在多个领域展示出卓越的性能。

京东自主研发的人工智能开放平台

京东人工智能开放平台NeuHub,汇聚京东自主研发的人工智能核心技术,包含语音、图像、视频、NLP等技术,通过平台向外开放,助力行业智能升级。平台还提供数据标注、模型开发、训练和发布等全流程服务,以及创新应用案例,帮助企业实现智能化转型。

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。

一个通用框架，用于在测试时调节大型推理模型的思维进度。

AlphaOne（α1）是一种调节大型推理模型（LRMs）在测试时思维进度的通用框架。通过引入 α 时刻和动态安排慢速思维转变，α1 实现了慢速到快速推理的灵活调节。这一方法统一并推广了现有的单调缩放方法，优化了推理能力与计算效率。该产品适用于需要处理复杂推理任务的科研人员和开发者。

大型推理模型框架，支持PyTorch和HuggingFace。

LLaMA-O1是一个大型推理模型框架，它结合了蒙特卡洛树搜索（MCTS）、自我强化学习、PPO等技术，并借鉴了AlphaGo Zero的双重策略范式以及大型语言模型。该模型主要针对奥林匹克级别的数学推理问题，提供了一个开放的平台用于训练、推理和评估。产品背景信息显示，这是一个个人实验项目，与任何第三方组织或机构无关。

OLAMI是一个人工智能开放平台

OLAMI是一个提供云端API、管理界面、多元机器感知解决方案的人工智能软件开发平台。OLAMI平台具有语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成等语音AI技术,以及图像识别、语义理解等视觉AI技术,可以轻松地为产品加入人工智能,提升用户体验。

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。

提供AI和机器学习课程

Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

DeepSeek-R1-Zero 是一款通过大规模强化学习训练的推理模型，无需监督微调即可实现卓越推理能力。

DeepSeek-R1-Zero 是由 DeepSeek 团队开发的推理模型，专注于通过强化学习提升模型的推理能力。该模型在无需监督微调的情况下，展现出强大的推理行为，如自我验证、反思和生成长链推理。其主要优点包括高效推理能力、无需预训练即可使用，以及在数学、代码和推理任务上的卓越表现。该模型基于 DeepSeek-V3 架构开发，支持大规模推理任务，适用于研究和商业应用。