OpenThinker-7B 和 OpenThinker-32B 是前沿模型，旨在推動結構化推理、數學問題解決和基於知識的推斷的邊界。這些模型經過在 OpenThoughts-114k 數據集上的微調，基於 Qwen2.5-7B 和 Qwen2.5-32B，利用優化的訓練方法實現了在邏輯任務和長篇推理中的卓越準確性。

🔹 OpenThinker-7B 完美平衡了效率和性能，非常適合研究、結構化問題解決和學術應用。

🔹 OpenThinker-32B 針對深度上下文理解、定理證明和大規模推理進行了優化，在計算工作流中提供了最先進的精度。

我們剛剛發佈了一份全面的逐步指南，介紹如何在支持 GPU 的虛擬機上本地安裝和運行這些模型！無論您是偏好 Ollama、Open WebUI 還是 Jupyter Notebook，我們都涵蓋了您部署和與這些模型無縫互動所需的一切。

🛠️ 我們博客的關鍵亮點：
✅ 硬件要求和最佳 GPU 配置
✅ 使用 Ollama 運行 OpenThinker-7B 和 32B
✅ 使用 Open WebUI 進行無縫互動
✅ 在 Jupyter Notebook 上運行推理和微調

在權重、數據集和訓練方法上保持完全透明，OpenThinker 模型正在爲開源計算推理設定新的標準。這些模型在 Apache 2.0 許可下發佈，供研究人員和開發者修改、微調和擴展以用於實際應用。

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