OpenThinker-7B и OpenThinker-32B — это современные модели, разработанные для расширения возможностей структурированного мышления, решения математических задач и вывода на основе знаний. Эти модели дообучены на наборе данных OpenThoughts-114k и основаны на Qwen2.5-7B и Qwen2.5-32B, применяя оптимизированные методологии обучения для достижения впечатляющей точности в логических задачах и долгосрочном рассуждении.

🔹 OpenThinker-7B идеально сочетает в себе эффективность и производительность, что делает его подходящим для исследований, структурированного решения задач и академических приложений.

🔹 OpenThinker-32B оптимизирован для глубокого контекстуального понимания, доказательства теорем и крупномасштабного рассуждения, обеспечивая передовую точность в вычислительных процессах.

Мы только что опубликовали подробное пошаговое руководство о том, как установить и запустить эти модели локально на виртуальных машинах с GPU! Независимо от того, предпочитаете ли вы Ollama, Open WebUI или Jupyter Notebook, мы охватили все, что вам нужно для беспрепятственного развертывания и взаимодействия с этими моделями.

🛠️ Ключевые моменты нашего блога:
✅ Аппаратные требования и оптимальные конфигурации GPU
✅ Запуск OpenThinker-7B и 32B с использованием Ollama
✅ Использование Open WebUI для бесшовного взаимодействия
✅ Запуск вывода и дообучения на Jupyter Notebook

С полной прозрачностью в отношении весов, наборов данных и методологий обучения модели OpenThinker устанавливают новые стандарты для вычислительного рассуждения с открытым исходным кодом. Выпущенные под лицензией Apache 2.0, эти модели доступны для исследователей и разработчиков, чтобы модифицировать, дообучать и масштабировать для реальных приложений.

Читать полный блог здесь: https://t.co/3i8qcGejxc

#openthinker #OpenSource #AIModels #Cloud #gpus