数据集
9 个数据集
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这个数据集包含约11万条中文对话样本，每条数据由用户提问和模型回答组成，内容涵盖广泛的知识与推理场景。数据基于高性能大语言模型生成，旨在用于微调时作为通用数据集混合，帮助模型保持知识广度、避免遗忘。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 是一个基于 Transformer 的因果语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数量为 30.5B，每次推理仅激活 3.3B 参数。它原生支持高达 262K 的上下文长度，在逻辑推理、数学、科学、编程等复杂推理任务上表现显著提升，同时指令遵循、工具使用、文本生成等通用能力也有明显增强。该模型默认开启深度思考模式，特别适合处理高复杂度的推理场景。
Fineweb-Edu-Chinese-V2.2
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Chinese Fineweb-Edu 数据集 V2.2 是一个面向中文教育领域的高质量数据集，覆盖从预训练到监督微调（SFT）的完整流程。该版本基于 DeepSeek V3.2 模型，从顶尖质量语料中提取了 143 万条高质量问答对，专为后训练阶段设计。数据集包含 SFT 问答、SFT 上下文和预训练等多种配置，旨在解决中文开源社区中优质教育语料稀缺的问题，助力提升模型在教育场景下的表现。
NuminaMath-CoT 是数学推理训练与评测数据集，包含约 86 万道数学题及对应解答，字段包括题目、解答、来源和多轮消息，并提供训练集与测试集。
这个数据集是为PCMind-v2.1-Kaiyuan-2B语言模型提供的完整预训练数据集，总规模超过1TB。它包含5个训练阶段，覆盖英语、中文、代码、数学和SFT五大领域，并采用领域特定的混合策略和两种采样方式（前两阶段均匀采样，后三阶段基于课程学习排序）。数据以文本形式呈现，支持中英文，适用于文本生成任务。
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。
xai-org/grok-1
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Grok-1 是一个基于 Apache-2.0 许可证开源的文本生成模型，拥有 3140 亿参数。该模型提供了开放权重，适用于多 GPU 环境下的推理。由于参数量巨大，运行需要配备多块 GPU 的机器。
Qwen/QwQ-32B
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QwQ-32B是Qwen系列中的推理模型，拥有32.5B参数，基于Transformer架构，支持最长131,072 tokens的上下文。它经过预训练、监督微调与强化学习，具备深度思考与推理能力，在复杂任务上表现优异，可对标业界领先的推理模型。
该数据集专为医学大语言模型 HuatuoGPT-o1 的微调设计，包含英文、中文及混合指令等多个版本。数据基于可验证的医学问题构建，通过 GPT-4o 生成推理过程并由医学验证器校验，旨在提升模型在复杂医学推理任务中的表现。