# 数学的推論の最適化

Multiverse-32BはMultiverseをベースに構築された最初のオープンソースの非自己回帰型モデルで、AIMEテストで優れた成績を収め、重要な学術的および応用的価値を持っています。

Viper-Coder-v1.7-Vsm6は千問2.5 14Bモーダルアーキテクチャに基づいて設計された大規模言語モデルで、コーディング効率と計算推論能力の向上、メモリ使用の最適化、冗長なテキスト生成の削減に焦点を当てています。

google/gemma-3-12b-itモデルをベースに、EZOトレーニング手法により日本語性能を向上させたテキスト生成モデル

Qwen 2.5 14Bモーダルアーキテクチャに基づき設計され、コーディング効率と計算推論能力を向上させたモデル

Tülu3はアレン人工知能研究所によって開発された次世代の命令追従モデルファミリーで、標準的なチャットアプリケーションや複雑な問題解決に優れています。

Rho-1は数学分野に特化した言語モデルで、選択的言語モデリング(SLM)手法を用いて事前学習を行い、数学問題解決の正解率を大幅に向上させました。