OpenThinker-7B 和 OpenThinker-32B 是前沿模型，旨在推动结构化推理、数学问题解决和基于知识的推断的边界。这些模型经过在 OpenThoughts-114k 数据集上的微调，基于 Qwen2.5-7B 和 Qwen2.5-32B，利用优化的训练方法实现了在逻辑任务和长篇推理中的卓越准确性。

🔹 OpenThinker-7B 完美平衡了效率和性能，非常适合研究、结构化问题解决和学术应用。

🔹 OpenThinker-32B 针对深度上下文理解、定理证明和大规模推理进行了优化，在计算工作流中提供了最先进的精度。

我们刚刚发布了一份全面的逐步指南，介绍如何在支持 GPU 的虚拟机上本地安装和运行这些模型！无论您是偏好 Ollama、Open WebUI 还是 Jupyter Notebook，我们都涵盖了您部署和与这些模型无缝互动所需的一切。

🛠️ 我们博客的关键亮点：
✅ 硬件要求和最佳 GPU 配置
✅ 使用 Ollama 运行 OpenThinker-7B 和 32B
✅ 使用 Open WebUI 进行无缝互动
✅ 在 Jupyter Notebook 上运行推理和微调

在权重、数据集和训练方法上保持完全透明，OpenThinker 模型正在为开源计算推理设定新的标准。这些模型在 Apache 2.0 许可下发布，供研究人员和开发者修改、微调和扩展以用于实际应用。

在这里阅读完整博客： https://t.co/3i8qcGejxc

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