Анализ данных (Data analysis)

🚀 Mistral-24B-Reasoning устанавливает новый стандарт для моделей рассуждений с открытым исходным кодом, превосходя s1.1-32B с меньшим количеством параметров!

Модель Mistral-Small-24B-Instruct-2501-reasoning представляет собой специализированную версию модели Mistral-Small-24B-Instruct-2501, оптимизированную для задач математического рассуждения.

Она была дообучена на датасетах: OpenR1-Math-и s1K-1.1, с целью повышения своих способностей к логическому и математическому анализу.

Ключевые особенности:
- Оптимизация для математических задач: Модель адаптирована для решения сложных математических задач, включая вычисления, доказательства теорем и анализ математических выражений.

- Высокая производительность: С 24 миллиардами параметров модель достигает результатов, сопоставимых с более крупными моделями, обеспечивая точность и эффективность в математическом рассуждении.

- Открытый исходный код: Доступность модели на платформе Hugging Face позволяет исследователям и разработчикам интегрировать её в различные приложения и проводить дополнительные исследования.

📊 Новая SOTA для открытых моделей на базе R1:
✅ Результат на Math 500: 95,0%
✅ Результат на AIME 2025: 53.33%
✅ Результат наGPQA-D: 62,02%

https://huggingface.co/yentinglin/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-reasoning

www.group-telegram.com/ru/data_analysis_ml.com/3210

4.0K viewsFeb 17 at 13:13

🚀 Mistral-24B-Reasoning устанавливает новый стандарт для моделей рассуждений с открытым исходным кодом, превосходя s1.1-32B с меньшим количеством параметров!

Модель Mistral-Small-24B-Instruct-2501-reasoning представляет собой специализированную версию модели Mistral-Small-24B-Instruct-2501, оптимизированную для задач математического рассуждения.

Она была дообучена на датасетах: OpenR1-Math-и s1K-1.1, с целью повышения своих способностей к логическому и математическому анализу.

Ключевые особенности:
- Оптимизация для математических задач: Модель адаптирована для решения сложных математических задач, включая вычисления, доказательства теорем и анализ математических выражений.

- Высокая производительность: С 24 миллиардами параметров модель достигает результатов, сопоставимых с более крупными моделями, обеспечивая точность и эффективность в математическом рассуждении.

- Открытый исходный код: Доступность модели на платформе Hugging Face позволяет исследователям и разработчикам интегрировать её в различные приложения и проводить дополнительные исследования.

📊 Новая SOTA для открытых моделей на базе R1:
✅ Результат на Math 500: 95,0%
✅ Результат на AIME 2025: 53.33%
✅ Результат наGPQA-D: 62,02%

https://huggingface.co/yentinglin/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-reasoning

BY Анализ данных (Data analysis)