O DRT-o1-7B é um modelo que se concentra na aplicação bem-sucedida do raciocínio de cadeia longa à tradução automática neural (TAN). O modelo extrai frases em inglês adequadas para tradução com raciocínio de cadeia longa e propõe uma estrutura multiagente com três papéis: tradutor, consultor e avaliador, para sintetizar amostras de TAN. O DRT-o1-7B e o DRT-o1-14B utilizam o Qwen2.5-7B-Instruct e o Qwen2.5-14B-Instruct como redes principais para treinamento. A principal vantagem do modelo reside em sua capacidade de lidar com estruturas linguísticas complexas e compreensão semântica profunda, o que é crucial para melhorar a precisão e a naturalidade da tradução automática.