数据集
6 个数据集
热门分类：
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。
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。
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。
这是一个用于训练推理模型的数据集，包含可验证的数学和编程任务。数据集共有约28.5万条训练样本，每条样本包含问题ID、任务类型、提示文本、验证信息以及一个参考模型的解答率等字段。
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。
这是一个中文数据集，包含约11万条由DeepSeek-R1模型蒸馏得到的指令数据，涵盖数学、考试、STEM以及通用领域（如逻辑推理、社交问答等）。每条数据包含输入、思考过程、输出和评分字段，适用于文本生成、问答等任务的监督微调。数据集采用Apache-2.0许可。