BERT-модель кодирует короткие математические тексты в векторы для поиска, кластеризации и оценки семантического сходства.

Подходит для: Семантический поиск математических публикаций по заголовкам · Сравнение сходства двух коротких математических описаний · Кластеризация заголовков математических статей

Процессная reward-модель на базе Qwen2.5 для оценки шагов математических рассуждений и выявления ошибок в решениях.

Подходит для: оценка правильности промежуточных шагов математического решения · поиск ошибочного шага в цепочке рассуждений · ранжирование нескольких математических решений по качеству рассуждений

Компактная модель Agentica на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, дообученная с подкреплением для решения математических задач и генерации текстовых рассуждений.

Подходит для: решение задач уровня AIME и AMC · генерация пошаговых математических рассуждений · ответы на вопросы из математических наборов задач

Reward-модель на 72 млрд параметров оценивает математические рассуждения и помогает отбирать ответы или формировать сигналы вознаграждения при обучении.

Подходит для: оценка качества математических решений и промежуточных шагов · отбор обучающих примеров с помощью reward-оценок и rejection sampling · формирование сигнала вознаграждения для обучения с подкреплением

Нейросимволическая языковая модель на базе Qwen2.5-0.5B для генерации текста, математических рассуждений и исследований адаптивной памяти.

Подходит для: ответы на математические вопросы с пошаговыми рассуждениями · генерация структурированных решений уравнений · эксперименты с нейросимволическими методами рассуждения

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

Экспериментальная дообученная модель Qwen3 на 14 млрд параметров для генерации текста, диалогов и исследований в области символьных рассуждений.

Подходит для: экспериментальные диалоговые агенты с постоянной памятью · планирование математических доказательств · генерация текста для научных обсуждений

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

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

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

Компактная языковая модель OpenBMB для локальных ассистентов, кода, рассуждений, длинного контекста и сценариев с вызовом инструментов.

Подходит для: создание локального текстового ассистента · генерация и разбор программного кода · решение математических задач

Специализированная модель эмбеддингов для семантического поиска и сопоставления англоязычных математических текстов с объявлениями Lean 4.

Подходит для: поиск объявлений Lean 4 по описанию математического понятия · поиск естественно-языкового описания по Lean-сигнатуре · сопоставление математических утверждений с разными формулировками

Англоязычная GPT-NeoX-модель EleutherAI на 151,9 млн параметров для генерации продолжения текста и исследований поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров · изучение влияния этапов обучения на генерацию

Компактная модель Qwen2, дообученная для адаптивного выбора между прямым ответом и многошаговым рассуждением, особенно при решении математических задач.

Подходит для: решение математических задач с выбором глубины рассуждения · получение кратких ответов на простые вопросы · многошаговое рассуждение над сложными задачами

Дообученная языковая модель NVIDIA для решения сложных математических задач, генерации доказательств и выявления ошибок в них.

Подходит для: решение сложных олимпиадных задач по математике · генерация пошаговых математических доказательств · проверка доказательств на ошибки

Дообученная GRPO модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров для математических рассуждений и решения задач.

Подходит для: решение математических задач по текстовому условию · генерация пошаговых рассуждений для математических примеров · проверка способности языковой модели решать задачи уровня AIME и AMC

NFT-7B — дообученная на математических задачах модель Qwen2.5 для пошагового решения задач, в том числе олимпиадного уровня.

Подходит для: пошаговое решение задач по математике · решение задач уровня AIME и AMC · генерация решений олимпиадных задач

NFT-32B — дообученная на Qwen2.5-32B модель для пошагового решения математических задач, включая задачи олимпиадного уровня.

Подходит для: пошаговое решение задач математических олимпиад · решение задач уровня AIME и AMC · генерация решений задач из учебных курсов по математике

Дообученная NVIDIA на OpenMathInstruct-2 модель Llama 3.1 для генерации решений математических задач в диалоговом формате.

Подходит для: решение задач GSM8K · решение задач по математике уровня MATH · ответы на задачи олимпиадного уровня AMC и AIME

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с предсказанием следующего токена · сравнение контрольных точек обучения Pythia

Компактная модель Ulam AI на 3,1 млрд параметров для математических задач и исследовательских рассуждений, требующих проверки человеком.

Подходит для: решение математических задач с экспертной проверкой · подготовка черновиков доказательств · исследовательские рассуждения по математике и STEM

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

Дообученная языковая модель Salesforce для решения математических задач с адаптивным рассуждением при ограниченном бюджете генерации.

Подходит для: решение математических задач при ограниченном числе токенов · сравнение стратегий адаптивного рассуждения языковых моделей · исследование влияния бюджета генерации на точность ответов

Небольшая англоязычная модель EleutherAI для генерации продолжения текста и научных исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующих токенов · исследование интерпретируемости языковых моделей · анализ влияния обучающих данных на генерацию