AI 数学推理新王：英伟达发布两款 OpenMath-Nemotron 模型
IT之家 4 月 25 日音讯，科技媒体 marktechpost 今日（4 月 25 日）发布博文，报导称英伟达专为数学推理规划，发布 OpenMath-Nemotron-32B 和 OpenMath-Nemotron-14B-Kaggle 两款先进 AI 模型。
数学推理一直是 AI 范畴的巨大应战。传统的言语模型拿手生成流通文本，却在处理侦查数学问题时显得无能为力，这些问题不只需求了解抽象概念，还要求多过程的逻辑推导。
IT之家征引博文介绍，英伟达针对这一难题，推出了 OpenMath-Nemotron-32B 和 OpenMath-Nemotron-14B-Kaggle 两款模型，根据 Qwen 系列 transformer 模型，经过在 OpenMathReasoning 数据集上的深度微调，明显提升了数学推理才能。
OpenMath-Nemotron-32B 是系列中的旗舰产品，具有 328 亿参数，选用 BF16 张量运算优化硬件功率。该模型在 AIME 2024、AIME 2025、HMMT 2024-25 等多项基准测验中获得抢先成果。
以东西集成推理（TIR）形式为例，其在 AIME24 上的 pass@1 准确率到达 78.4%，经过大都投票机制更是提升至 93.3%。
此外，模型支撑链式思想（CoT）、东西集成推理（TIR）和生成式挑选（GenSelect）三种形式，用户可根据需求平衡推理透明度和答案精确度，满意科研和出产环境的不同场景。
OpenMath-Nemotron-14B-Kaggle 是一款 148 亿参数的轻量模型，针对 AIMO-2 Kaggle 比赛优化规划，经过精选 OpenMathReasoning 数据集子集进行微调，成功夺得比赛第一名。
在 AIME24 测验中，其 CoT 形式下 pass@1 准确率为 73.7%，GenSelect 形式下提升至 86.7%。这款模型参数更少，坚持高质量的数学解题才能的一起，合适资源受限或低推迟需求的场景。
英伟达为两款模型供给了开源管道，集成于 NeMo-Skills 结构中，支撑数据生成、练习和评价的全流程复现。开发者可经过示例代码快速构建使用，获取逐渐回答或简练答案。
模型针对 NVIDIA GPU（如 Ampere 和 Hopper 架构）深度优化，使用 CUDA 库和 TensorRT 技能，保证高效运转。一起，选用 Triton Inference Server 支撑低推迟、高吞吐量的布置，BF16 格局则在内存占用与功能间获得平衡，助力大规模使用落地。
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