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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。

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。

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。

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。

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。

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。

用于识别数学推理过程中的错误

ProcessBench是一个专注于数学推理错误的识别工具。它通过分析数学问题的解决步骤来识别过程中的错误，这对于教育领域尤其是数学教育具有重要意义。该工具可以帮助学生和教师识别和纠正数学解题过程中的错误，提高解题的准确性和效率。ProcessBench基于深度学习技术，能够处理大量的数学问题数据，为数学教育提供技术支持。

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。

在线AI数学辅导

Maths.ai是最好的基于AI的在线数学辅导工具，可以立即回答您所有的数学疑问。通过AI即时获得个性化的数学帮助。

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。

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。

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。

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。

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新智能模型，支持快速响应和深度推理。

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新混合推理模型，能够实现快速响应和深度推理的无缝切换。它在编程、前端开发等领域表现出色，并通过 API 提供对推理深度的精细控制。该模型不仅提升了代码生成和调试能力，还优化了对复杂任务的处理，适用于企业级应用。其定价与前代产品一致，输入每百万 token 收费 3 美元，输出每百万 token 收费 15 美元。

深度推理AI搜索功能，像人类一样思考和解决问题。

Kimi探索版是Kimi新增的深度推理AI搜索功能，通过理解、拆解问题，再进行搜索和推理给出答案，一次搜索即可精读500个页面。新功能让Kimi能像人类一样思考，提供更准确、实用的搜索结果。还能使用数学模型和编程处理复杂问题，并在必要时进行自我反思以优化答案。简而言之，Kimi探索版让AI搜索更智能，更接近人脑的工作方式。

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。

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。

AI数学极限测试基准

FrontierMath是一个数学基准测试平台，旨在测试人工智能在解决复杂数学问题上的能力极限。它由超过60位数学家共同创建，覆盖了从代数几何到Zermelo-Fraenkel集合论的现代数学全谱。FrontierMath的每个问题都要求专家数学家投入数小时的工作，即使是最先进的AI系统，如GPT-4和Gemini，也仅能解决不到2%的问题。这个平台提供了一个真正的评估环境，所有问题都是新的且未发表的，消除了现有基准测试中普遍存在的数据污染问题。

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。

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。

DeepSeek-V3/R1 推理系统是一个高性能的分布式推理架构，专为大规模 AI 模型优化设计。

DeepSeek-V3/R1 推理系统是 DeepSeek 团队开发的高性能推理架构，旨在优化大规模稀疏模型的推理效率。它通过跨节点专家并行（EP）技术，显著提升 GPU 矩阵计算效率，降低延迟。该系统采用双批量重叠策略和多级负载均衡机制，确保在大规模分布式环境中高效运行。其主要优点包括高吞吐量、低延迟和优化的资源利用率，适用于高性能计算和 AI 推理场景。

数学AI求解器

AI Math是一款在线免费的数学AI求解器，能够帮助您解决各种数学问题。它支持解决算术、代数、几何、三角、微积分、组合、统计概率等各类数学问题。通过AI Math，您可以获得准确的解答，并且详细的步骤说明能够帮助您更好地理解和掌握数学知识。AI Math具有99%的准确率，支持30种语言，随时随地提供24/7的在线服务。

强大的数学AI解题器

Mathful是一个先进的数学AI解题器，可以帮助您更好地理解数学，找到数学答案，为数学考试做准备等。利用机器学习技术和先进算法生成准确的数学解答。

强大的AI数学解题器，提供准确答案和逐步解决方案。

OKMath AI Math Solver 是一款先进的AI数学解题工具，旨在为学生提供准确的数学问题解决方案。该产品利用强大的AI技术，结合超过1000万道数学练习题的庞大数据库，通过自训练的AI模型和多重交叉验证算法，确保每个问题的解答都是准确无误的。其主要优点包括高准确率、详细的逐步解答、以及广泛的数学问题覆盖范围。OKMath不仅适用于学生的学习和作业辅导，也适用于教师的教学辅助和家长的辅导。该产品的定位是为所有水平的学习者提供一个全面的数学学习工具，帮助他们更好地理解和掌握数学知识。

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。

智谱深度推理模型，擅长数理逻辑和代码推理

GLM-Zero-Preview是智谱首个基于扩展强化学习技术训练的推理模型，专注于增强AI推理能力，擅长处理数理逻辑、代码和需要深度推理的复杂问题。与基座模型相比，在不显著降低通用任务能力的情况下，专家任务能力大幅提升。在AIME 2024、MATH500和LiveCodeBench评测中，效果与OpenAI o1-preview相当。产品背景信息显示，智谱华章科技有限公司致力于通过强化学习技术，提升模型的深度推理能力，未来将推出正式版GLM-Zero，扩展深度思考的能力到更多技术领域。

AI驱动的数学问题解决器

AI Math GPT Solver是一个由GPT-4o提供动力的在线数学问题解决平台，它覆盖了代数、微积分和几何等数学领域，集成了微软数学求解器等领先技术，提供快速、准确的解决方案。该平台通过网页和移动应用程序提供免费、用户友好的服务，允许用户随时随地解决问题。

免费开源AI模型推理服务

Tost AI是一个免费、非盈利、开源的服务，它为最新的AI论文提供推理服务，使用非盈利GPU集群。Tost AI不存储任何推理数据，所有数据在12小时内过期。此外，Tost AI提供将数据发送到Discord频道的选项。每个账户每天提供100个免费钱包余额，如果希望每天获得1100个钱包余额，可以订阅GitHub赞助者或Patreon。Tost AI将演示的所有利润都发送给论文的第一作者，其预算由公司和个人赞助者支持。

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。