# 數學編程增強

DeepSeek-R1-0528是DeepSeek R1系列的小版本升級模型，通過增加計算資源和算法優化顯著提升了推理深度和能力，在數學、編程等多個基準測試中表現出色。

DeepSeek-R1-0528模型的GPTQ量化版本，採用Int4 + 選擇性Int8的量化方案，在保證生成質量的同時減小文件大小。

Kanana 1.5是Kanana模型家族的新版本，在編碼、數學和函數調用能力方面相比前代有顯著提升，支持32K tokens長度並可擴展至128K tokens。

Sarvam-M是基於Mistral-Small構建的多語言、混合推理、純文本語言模型，專門針對印度語言和英語進行優化，具備卓越的推理能力和文化適應性。

Qwen3是通義千問系列最新一代大語言模型，提供完整稠密模型與混合專家（MoE）架構。經過海量訓練，Qwen3在推理、指令遵循、智能體能力和多語言支持方面實現突破性進展。

Qwen3是通義千問系列大語言模型的最新版本，提供了一系列密集型和混合專家（MoE）模型。基於大規模訓練，Qwen3在推理、指令遵循、智能體能力和多語言支持方面取得了突破性進展。

Qwen3是通義千問系列最新一代大語言模型，提供密集型和混合專家（MoE）模型的全面解決方案，在推理、指令遵循、智能體能力和多語言支持方面取得突破性進展。

Qwen3-4B是通義千問系列最新40億參數大語言模型，支持思維模式與非思維模式切換，在推理、多語言和智能體任務中表現優異。

Qwen3-32B是由Qwen團隊開發的大語言模型，支持131,072 tokens的上下文長度，具備強大的數學、編程和常識推理能力。

Qwen3-1.7B是由Qwen開發的1.7B參數規模的大語言模型，支持32k tokens超長上下文，擅長創意寫作、角色扮演和多輪對話。

Qwen團隊推出的8B參數規模大語言模型，支持超長上下文和多種語言處理

Qwen3是通義千問系列大語言模型的最新版本，提供全系列稠密模型和混合專家（MoE）模型，在推理、指令遵循、智能體能力和多語言支持方面取得突破性進展。

Qwen團隊推出的2350億參數大語言模型量化版本，支持131k上下文長度和混合專家架構

Qwen3-4B是通義千問系列大模型的最新版本，提供40億參數的語言模型，支持思維與非思維模式切換，具備強大的推理、指令遵循和多語言能力。

M1-32B是基於Qwen2.5-32B-Instruct微調的320億參數大語言模型，專為提升多智能體系統中的推理、討論和決策能力而優化。

Phi-4-mini-instruct是基於合成數據和精選公開網站構建的輕量級開源模型，專注於高質量、強推理能力的數據。支持128K令牌上下文長度，通過監督微調和直接偏好優化進行增強，以確保精準的指令遵循和安全性。

Skywork o1 Open-Llama-3.1-8B是基於Llama-3.1-8B訓練的強力對話模型，通過'慢思考'推理風格數據顯著增強推理能力。

基於CohereForAI/c4ai-command-r-v01架構微調的350億參數多語言大語言模型，專注長上下文處理與事實型數據生成

Beyonder-4x7B-v2是一個基於混合專家模型（MoE）架構的大語言模型，由4個專家模塊組成，專注於不同領域的任務，如對話、編程、創意寫作和數學推理。