OpenThinker-7B e OpenThinker-32B são modelos de ponta projetados para expandir os limites do raciocínio estruturado, resolução de problemas matemáticos e inferência baseada em conhecimento. Ajustados no conjunto de dados OpenThoughts-114k, esses modelos se baseiam no Qwen2.5-7B e no Qwen2.5-32B, aproveitando metodologias de treinamento otimizadas para alcançar uma precisão notável em tarefas lógicas e raciocínio em longo prazo.

🔹 OpenThinker-7B atinge o equilíbrio perfeito entre eficiência e desempenho, tornando-o ideal para pesquisa, resolução estruturada de problemas e aplicações acadêmicas.

🔹 OpenThinker-32B é otimizado para compreensão contextual profunda, prova de teoremas e raciocínio em grande escala, oferecendo precisão de ponta em fluxos de trabalho computacionais.

Acabamos de publicar um guia abrangente passo a passo sobre como instalar e executar esses modelos localmente em máquinas virtuais com GPU! Se você prefere Ollama, Open WebUI ou Jupyter Notebook, cobrimos tudo o que você precisa para implementar e interagir com esses modelos de forma integrada.

🛠️ Principais destaques do nosso blog:
✅ Requisitos de hardware e melhores configurações de GPU
✅ Executando OpenThinker-7B e 32B usando Ollama
✅ Usando Open WebUI para interação sem costura
✅ Executando inferência e ajuste fino no Jupyter Notebook

Com total transparência em pesos, conjuntos de dados e metodologias de treinamento, os modelos OpenThinker estão estabelecendo novos padrões para raciocínio computacional de código aberto. Lançados sob a Licença Apache 2.0, esses modelos estão disponíveis para pesquisadores e desenvolvedores modificarem, ajustarem e escalarem para aplicações do mundo real.

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