OpenThinker

OpenThinker-32B 是由斯坦福大学、加州大学伯克利分校和华盛顿大学等机构联合研发的开源推理模型，拥有 328 亿参数，并支持 16,000 token 的上下文长度。该模型基于 114,000 个数据样本进行训练，在多个基准测试中表现优于 DeepSeek-R1-32B。其优势体现在数据规模优化、严格的验证流程以及模型扩展能力上。OpenThinker-32B 全面开源，提供模型权重、数据集、生成代码及训练代码，为研究者和开发者提供了丰富的资源。 在功能方面，OpenThinker-32B 具备高效的推理能力，能够处理复杂的任务；数据利用效率高，相较于同类模型减少了数据需求；具备良好的可扩展性，便于进一步优化与研究；同时通过严格的数据策展与质量控制，确保了模型性能。该模型适用于数学问题求解、科学推理、代码生成等多个领域。 技术上，OpenThinker-32B 基于 Qwen2.5-32B-Instruct 模型，采用 64 层 Transformer 架构，支持长上下文处理，并通过三轮微调提升性能。项目已发布在 HuggingFace 平台，供研究人员使用和探索。