Базовая модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров для генерации пошаговых решений математических задач на английском и китайском языках.

Подходит для: Решение математических задач с пошаговым объяснением · Few-shot решение задач по математике на английском языке · Few-shot решение задач по математике на китайском языке

Granite-4.2-30B — многоязычная языковая модель IBM для сложных рассуждений, диалога, программирования и вызова инструментов.

Подходит для: решение многошаговых математических задач · генерация и разбор программного кода · ответы на сложные вопросы и логические задачи

Экспериментальная дообученная Qwen2.5-1.5B-Instruct выполняет текстовые запросы на сложение, вычитание и умножение чисел до 10 цифр.

Подходит для: сложение нескольких чисел до 10 цифр · вычитание двух чисел · умножение двух чисел

Компактная китайская модель, обученная с нуля и дообученная для пошагового решения арифметических примеров.

Подходит для: пошаговое сложение многозначных чисел в столбик · вычитание целых чисел до восьми разрядов · умножение чисел до четырёх разрядов

EXAONE-Deep-2.4B — дообученная двуязычная языковая модель LG AI Research для диалогов, математических рассуждений и генерации кода.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · генерация и объяснение кода · диалоговые ответы на английском языке

Компактная англоязычная модель Liquid AI для решения сложных математических задач с пошаговым рассуждением.

Подходит для: решение сложных задач по математике · разбор олимпиадных задач · вычисления с числами в разных системах счисления

Базовая модель DeepSeekMath с 6,5 млрд параметров предназначена для генерации текста и решения задач, связанных с математикой.

Подходит для: генерация решений математических задач · черновое объяснение математических рассуждений · создание текстовых ответов на математические вопросы

Дообученная модель Llama на 6,6 млрд параметров для пошагового решения математических задач с поддержкой внешних вычислительных инструментов.

Подходит для: Решение текстовых арифметических задач GSM8K · Решение задач математических соревнований уровня MATH · Генерация решений с использованием вычислительных библиотек

Производная модели internlm/internlm2-math-plus-1_8b. Двуязычная модель InternLM2 на 1,7 млрд параметров для решения математических задач, рассуждений и работы с формальными доказательствами.

Подходит для: пошаговое решение математических задач · решение задач уровня MATH и GSM8K · решение задач с использованием Python

Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Cobalt — дообученная на математических инструкциях модель Llama 3.1 для решения задач и общения в формате чата.

Подходит для: решение арифметических задач с объяснением · ответы на математические вопросы в диалоге · пошаговое решение текстовых задач

Дообученная 13-миллиардная модель LLaMA, которая решает математические задачи, сочетая текстовые рассуждения с вызовом внешних вычислительных инструментов.

Подходит для: Решение текстовых математических задач GSM8K · Пошаговое решение задач из MATH · Генерация кода или вычислительных выражений для проверки промежуточных результатов

Дообученная NVIDIA на математических данных языковая модель Qwen2.5 для решения задач по математике с генерацией рассуждений и использованием исполнения кода.

Подходит для: Решение олимпиадных задач по математике · Пошаговое рассуждение при решении сложных математических задач · Решение задач с помощью сгенерированного и исполняемого кода

Компактная модель NVIDIA на базе Qwen2.5 для диалогов, генерации кода, решения математических задач и ответов общего характера.

Подходит для: генерация и дополнение фрагментов кода · решение математических задач и текстовых задач на вычисления · ответы на вопросы общего характера

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов

Экспериментальная англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации текста и решения математических задач.

Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · проверка методов RLVR на математических запросах · генерация текстовых ответов на английском языке

Компактная дообученная GPT-2 модель для генерации текста с контекстом 256 токенов.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с дообучением GPT-2 · проверка генерации текста на коротком контексте

Англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации решений математических задач и исследования обучения с проверяемыми наградами.

Подходит для: генерация решений математических задач · пошаговое рассуждение при решении задач · эксперименты с обучением RLVR на математических запросах

Диалоговая модель Limite 1B на базе плотного трансформера для быстрого решения сложных математических задач на Apple Silicon.

Подходит для: Решение олимпиадных задач по математике · Пошаговое рассуждение над сложными математическими вопросами · Генерация ответов для математического чат-бота

Базовая англоязычная модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации решений математических задач и дальнейшего дообучения.

Подходит для: решение арифметических задач по текстовому условию · многошаговое решение математических задач · генерация продолжения математического рассуждения

Дообученная 8,8-миллиардная модель GLM для генерации текста и решения математических задач с рассуждениями.

Подходит для: решение школьных математических задач · пошаговое решение задач GSM8K · генерация математических рассуждений

Компактная модель BananaMind для продолжения целочисленных арифметических выражений и исследования арифметических языковых моделей.

Подходит для: вычисление результата целочисленного выражения · продолжение записи арифметического выражения после знака равенства · оценка правдоподобия вариантов ответа в арифметических задачах

Текстовая дообученная модель Qwen3.5-9B для математических рассуждений, программирования, диалогов и вызова инструментов.

Подходит для: решение математических задач на английском языке · генерация и объяснение кода на Python · ответы на инструкции в диалоговом формате

Компактная языковая модель Microsoft для пошагового решения сложных математических задач с большим контекстным окном.

Подходит для: пошаговое решение сложных математических задач · генерация формальных математических доказательств · символьные вычисления