1. Einführung in das Tutorial

AM-Thinking-v1 ist ein 32 B großes dichtes Sprachmodell, das am 10. Mai 2025 vom am-team entwickelt wurde und sich auf die Verbesserung der Denkfähigkeiten konzentriert. Das Modell zeigt eine starke Leistung bei Inferenz-Benchmarks, vergleichbar mit großen MoE-Modellen wie DeepSeek-R1, Qwen3-235B-A22B, Seed1.5-Thinking und größeren dichten Modellen wie Nemotron-Ultra-253B-v1. Die relevanten Papierergebnisse sindAM-Denken-v1: Die Grenzen des Denkens im Maßstab 32B erweitern".

Dieses Tutorial verwendet die Ressourcen für die Dual-SIM A6000.

2. Projektbeispiele

3. Bedienungsschritte

1. Klicken Sie nach dem Starten des Containers auf die API-Adresse, um die Weboberfläche aufzurufen

Wenn „Modell“ nicht angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 1–2 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

2. Nachdem Sie die Webseite aufgerufen haben, können Sie ein Gespräch mit dem Modell beginnen

Anwendung

4. Diskussion

🖌️ Wenn Sie ein hochwertiges Projekt sehen, hinterlassen Sie bitte im Hintergrund eine Nachricht, um es weiterzuempfehlen! Darüber hinaus haben wir auch eine Tutorien-Austauschgruppe ins Leben gerufen. Willkommen, Freunde, scannen Sie den QR-Code und kommentieren Sie [SD-Tutorial], um der Gruppe beizutreten, verschiedene technische Probleme zu besprechen und Anwendungsergebnisse auszutauschen ↓

Zitationsinformationen

Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:

@misc{ji2025amthinkingv1advancingfrontierreasoning,
      title={AM-Thinking-v1: Advancing the Frontier of Reasoning at 32B Scale}, 
      author={Yunjie Ji and Xiaoyu Tian and Sitong Zhao and Haotian Wang and Shuaiting Chen and Yiping Peng and Han Zhao and Xiangang Li},
      year={2025},
      eprint={2505.08311},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2505.08311}, 
}