OpenThinker-7B y OpenThinker-32B son modelos de vanguardia diseñados para llevar los límites del razonamiento estructurado, la resolución de problemas matemáticos y la inferencia basada en el conocimiento. Ajustados finamente en el conjunto de datos OpenThoughts-114k, estos modelos se basan en Qwen2.5-7B y Qwen2.5-32B, aprovechando metodologías de entrenamiento optimizadas para lograr una precisión notable en tareas lógicas y razonamiento de largo plazo.

🔹 OpenThinker-7B encuentra el equilibrio perfecto entre eficiencia y rendimiento, lo que lo hace ideal para investigación, resolución de problemas estructurados y aplicaciones académicas.

🔹 OpenThinker-32B está optimizado para un entendimiento contextual profundo, demostración de teoremas y razonamiento a gran escala, ofreciendo precisión de vanguardia en flujos de trabajo computacionales.

¡Acabamos de publicar una guía completa, paso a paso, sobre cómo instalar y ejecutar estos modelos localmente en máquinas virtuales impulsadas por GPU! Ya sea que prefieras Ollama, Open WebUI o Jupyter Notebook, hemos cubierto todo lo que necesitas para desplegar e interactuar con estos modelos sin problemas.

🛠️ Principales aspectos destacados de nuestro blog:
✅ Requisitos de hardware y mejores configuraciones de GPU
✅ Ejecución de OpenThinker-7B y 32B utilizando Ollama
✅ Uso de Open WebUI para una interacción fluida
✅ Ejecución de inferencias y ajuste fino en Jupyter Notebook

Con total transparencia en pesos, conjuntos de datos y metodologías de entrenamiento, los modelos OpenThinker están estableciendo nuevos estándares para el razonamiento computacional de código abierto. Publicados bajo la Licencia Apache 2.0, estos modelos están disponibles para que investigadores y desarrolladores los modifiquen, ajusten finamente y escalen para aplicaciones del mundo real.

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