1. チュートリアルの概要

AM-Thinking-v1 は、推論機能の強化に重点を置いて、2025 年 5 月 10 日に am-team によって開発された 32 B の高密度言語モデルです。このモデルは、DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B、Seed1.5-Thinkingなどの大規模なMoEモデルや、Nemotron-Ultra-253B-v1などのより大規模な高密度モデルに匹敵する、推論ベンチマークで強力なパフォーマンスを発揮します。関連する論文の結果は以下の通りである。AM-Thinking-v1: 32Bスケールで推論のフロンティアを開拓”。

このチュートリアルでは、デュアル SIM A6000 のリソースを使用します。

2. プロジェクト例

3. 操作手順

1. コンテナを起動した後、API アドレスをクリックして Web インターフェイスに入ります

「モデル」が表示されない場合は、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、1〜2分ほど待ってからページを更新してください。

2. Web ページに入ると、モデルと会話を開始できます。

利用手順

4. 議論

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。

引用情報

このプロジェクトの引用情報は次のとおりです。

@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}, 
}