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5 个数据集
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PKU-DS-LAB/FairyR1-32B
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FairyR1-32B 是一个高效的大语言模型，由北京大学 DS-LAB 团队开发。它基于 DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑32B 构建，采用创新的“蒸馏-融合”流程，仅用约 5% 的参数规模，便在数学竞赛（如 AIME 2024/2025）和代码生成（如 LiveCodeBench）等任务上取得了与 DeepSeek‑R1‑671B 相当甚至更优的成绩。该模型通过优化数据蒸馏管道和多专家模型融合，在显著降低推理成本的同时，保持了出色的任务性能。
LLaDA2.0-flash-preview 是一个基于扩散技术的语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数量达1000亿，但推理时仅激活约61亿参数，显著降低了计算成本。它在代码生成、复杂数学推理以及工具调用等任务上表现突出，并在多个基准测试中展现出与同类开源模型相比更优的性能。该模型支持指令微调，适用于实际应用场景，未来还将通过强化学习进一步提升推理能力。
GLM-4.7-185B-W4A16 是一个经过 4 比特权重量化（W4A16）的混合专家（MoE）模型，基于 GLM-4.7-185B 压缩而来。模型总参数量为 1850 亿，采用 INT4 权重与 FP16 激活的格式，磁盘占用约 99 GB，适用于文本生成任务。该量化版本在保持模型能力的同时显著降低了存储和推理时的显存需求。
Nanbeige/Nanbeige4.1-3B
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Nanbeige4.1-3B 是基于 Nanbeige4-3B-Base 构建的轻量级推理模型，通过监督微调与强化学习进一步优化，在保持小参数规模的同时展现出强大的推理能力、偏好对齐效果和智能体行为。它能够通过单次前向传播完成复杂多步推理，并在代码、数学、科学等多项基准测试中超越同规模及部分更大模型。此外，Nanbeige4.1-3B 原生支持深度搜索任务，可稳定执行超过 500 轮工具调用，填补了小型模型在通用推理与智能体场景中兼顾不足的空白。
DeepSeek-R1-0528 是 DeepSeek R1 模型的一次小版本升级，重点提升了推理深度和推理能力。通过增加计算资源并引入算法优化，该模型在数学、编程、通用逻辑等多项基准测试中表现出色，整体性能已接近 O3 和 Gemini 2.5 Pro 等领先模型。例如，在 AIME 2025 测试中，准确率从之前版本的 70% 提升至 87.5%，平均每道题使用的推理 token 从 12K 增加到 23K，体现了更深的思考过程。此外，新版本还降低了幻觉率，增强了函数调用支持，并优化了 vibe coding 体验。模型最大生成长度为 64K tokens。