数据集
4 个数据集
热门分类：
MSAgent-Bench 是一个面向中文 Agent 场景的数据集，旨在提升开源大语言模型作为中枢，集成并调用多种 AI 模型能力。该数据集包含约 60 万条训练样本和对应的验证样本，涵盖 AI 模型 API、通用 API、与 API 无关的通用 SFT 数据以及 API 检索增强数据。数据格式为每行一个 JSON 样本，包含 `id` 和 `conversations` 字段，其中 `conversations` 由 `system`、`user` 和 `assistant` 三种角色组成，用于模拟模型在插件调用、工具学习和多轮对话中的交互行为。
心理咨询师数字孪生对话数据集
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该数据集包含多轮心理咨询对话，用于构建心理咨询师的数字孪生模型。数据基于少量真实咨询案例，通过大语言模型生成，保留了特定咨询师的语言风格与疗法技术，涵盖单轮与多轮对话。训练集约4760个对话，测试集约240个对话，总计超9万轮次，适合用于微调模型以模拟具有个性化咨询风格的心理健康助理。
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。
这是一个基于 Qwen3-30B-A3B 的 GGUF 格式量化模型，支持 128K 上下文长度，采用 Unsloth Dynamic 2.0 量化技术，在保持较高精度的同时优化了运行效率。该模型可在 llama.cpp、Ollama 等框架中直接使用，并支持通过 `/think` 和 `/no_think` 指令在推理过程中切换模型的思考模式，方便多轮对话中的灵活控制。