- Qwen2.5-32B-Instruct(रीज़निंग मॉडल) से निकले हुए मॉडल, जो गणित, कोड और विज्ञान समस्याओं के समाधान हेतु रीज़निंग में विशेषीकृत हैं
- इन्हें व्यावसायिक/अव्यावसायिक शोध उद्देश्यों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है
- 64,000 टोकन की context length को support करते हैं और 1.5B, 7B, 14B, 32B आकारों में उपलब्ध हैं
- LiveCodeBench, GPQA, MMLU-PRO आदि विभिन्न benchmarks में अपनी श्रेणी में शीर्ष स्तर का रीज़निंग प्रदर्शन दर्ज किया
- मल्टी-एजेंट (GenSelect) संयुक्त रीज़निंग के दौरान, मौजूदा single model की तुलना में गणित, कोड और विज्ञान benchmarks पर और बेहतर प्रदर्शन हासिल किया
- GenSelect : कई मॉडलों की रीज़निंग को parallel में चलाने के बाद, सबसे उपयुक्त समाधान चुनता है
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