Klear-Reasoner - новая модель рассуждений, представленная компанией Racer

Что такое Klear-Reasoner?

Klear-Reasoner - это высокопроизводительная модель умозаключений, представленная компанией Racer и разработанная на основе Qwen3-8B-Base. Обученная с помощью длинной мыслительной цепочки, контролируемой тонкой настройки и обучения с усилением, Klear-Reasoner превосходит всех в математических и кодовых рассуждениях. Основным новшеством Klear-Reasoner является алгоритм GPPO, который значительно улучшает способность модели к исследованию и скорость сходимости для отрицательных образцов на основе сохранения информации обрезанного градиента. В таких бенчмарках, как AIME и LiveCodeBench, Klear-Reasoner демонстрирует отличную производительность, достигая верхнего уровня среди 8B-моделей. Благодаря своей способности решать сложные математические задачи и генерировать высококачественные фрагменты кода Klear-Reasoner широко используется в образовании, разработке программного обеспечения и финтехе, предоставляя ценный справочный материал и воспроизводимый путь для разработки моделей вывода.

Особенности Klear-Reasoner

• математическое мышление: Модели отлично справляются с решением сложных математических задач, предоставляя учащимся четкие решения и шаги, помогающие лучше понять и освоить математику.
• Генерация и осмысление кода: Генерирует высококачественные фрагменты кода, которые помогают разработчикам быстро реализовать функциональные модули.
• длинная цепочка рассуждений: Контролируемая тонкая настройка и обучение с подкреплением на основе длинных цепочек мыслей могут улучшить производительность моделей в многошаговых рассуждениях и поддержать решение сложных задач рассуждения.
• Оптимизация качества данных: Отдавайте предпочтение высококачественным источникам данных при обучении, сохраняя при этом некоторое количество ошибочных образцов для расширения исследовательских возможностей модели.

Основные преимущества Klear-Reasoner

• Эффективные методы обученияСочетая в себе давно продуманную цепочку контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением, чтобы в полной мере использовать преимущества обоих методов, модель демонстрирует превосходство в решении сложных задач рассуждения и закладывает основу для высокопроизводительного рассуждения.
• Инновационный алгоритм GPPO: Развязка клипа и градиентного обратного распространения с помощью операции остановки градиента, сохраняющей всю информацию о градиенте маркера, улучшающей возможности исследования модели и скорость сходимости отрицательной выборки, а также значительно повышающей эффективность обучения.
• Сильные рассужденияМодель отлично справляется с математическими и кодовыми рассуждениями, решает сложные математические задачи и генерирует качественные фрагменты кода, что применимо в образовании, разработке программного обеспечения и других областях и имеет многообещающие перспективы применения.
• Баланс между качеством данных и исследовательскими возможностями: Модель отдает предпочтение высококачественным источникам данных, сохраняя при этом некоторые ошибочные выборки для улучшения исследования.
• Открытый исходный код и воспроизводимость: Детали обучения и полный процесс работы Klear-Reasoner находятся в открытом доступе, а ресурсы с открытым исходным кодом и подробная документация предоставляются для содействия академическому обмену и техническому прогрессу.

Какой официальный сайт у Klear-Reasoner?

• Репозиторий GitHub:: https://github.com/suu990901/KlearReasoner/
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/Suu/Klear-Reasoner-8B
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2508.07629

Люди, для которых подходит Klear-Reasoner

• школьники: Учащиеся могут решать математические головоломки, получать подробные шаги для решения задач, лучше понимать и усваивать математику.
• разработчик программного обеспечения: Разработчики программного обеспечения генерируют высококачественные фрагменты кода, быстро реализуют функциональные модули, повышают эффективность разработки и качество кода.
• Практикующие специалисты в области финтеха: Практики FinTech анализируют финансовые данные для оценки рисков и прогнозирования, помогая принимать более точные решения.
• (научный) исследователь: Исследователи занимаются анализом сложных данных, чтобы получить логическое обоснование и повысить эффективность исследований.
• Интеллектуальная команда обслуживания клиентовИнтеллектуальные команды обслуживания клиентов быстро и точно отвечают на сложные вопросы пользователей, улучшая их восприятие и эффективность решения проблем.