- Ein abgeleitetes Modell von Qwen2.5-32B-Instruct (Reasoning-Modell), spezialisiert auf mathematisches, Code- und wissenschaftliches Problemlösungs-Reasoning
- Kann für kommerzielle und nicht-kommerzielle Forschungszwecke verwendet werden
- Unterstützt eine Kontextlänge von 64.000 Token und ist in den Größen 1.5B, 7B, 14B und 32B verfügbar
- Erzielt in verschiedenen Benchmarks wie LiveCodeBench, GPQA und MMLU-PRO Reasoning-Leistung auf Spitzenniveau seiner Klasse
- Bei kombiniertem Reasoning mit mehreren Agenten (GenSelect) wird in Mathematik-, Code- und Wissenschafts-Benchmarks eine noch bessere Leistung als mit bestehenden Einzelmodellen erreicht
- GenSelect: Führt das Reasoning mehrerer Modelle parallel aus und wählt anschließend die optimale Lösung aus
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