OpenThinker-7B と OpenThinker-32B は、構造的推論、数学的問題解決、知識ベースの推論の限界を押し広げるために設計された最先端のモデルです。OpenThoughts-114k データセットでファインチューニングされ、これらのモデルは Qwen2.5-7B と Qwen2.5-32B を基にしており、最適化されたトレーニング方法論を活用して、論理タスクや長文推論において驚異的な精度を達成しています。

🔹 OpenThinker-7B は、効率とパフォーマンスの完璧なバランスを実現しており、研究、構造的問題解決、学術的応用に最適です。

🔹 OpenThinker-32B は、深い文脈理解、定理証明、大規模推論のために最適化されており、計算ワークフローにおいて最先端の精度を提供します。

私たちは、これらのモデルを GPU 搭載の仮想マシンでローカルにインストールして実行する方法について、包括的なステップバイステップガイドを公開しました！Ollama、Open WebUI、または Jupyter Notebook を好むかに関わらず、これらのモデルをシームレスに展開し、対話するために必要なすべてをカバーしています。

🛠️ ブログの主なハイライト:
✅ ハードウェア要件 & 最適な GPU 構成
✅ Ollama を使用して OpenThinker-7B & 32B を実行
✅ シームレスな対話のための Open WebUI の使用
✅ Jupyter Notebook での推論実行 & ファインチューニング

重み、データセット、トレーニング方法論において完全な透明性を持つ OpenThinker モデルは、オープンソースの計算推論の新しい基準を設定しています。Apache 2.0 ライセンスの下でリリースされ、これらのモデルは研究者や開発者が実世界のアプリケーションに向けて修正、ファインチューニング、スケールするために利用可能です。

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