这是一个基于Qwen3 30B A3B模型，在Claude Sonnet 4.5高推理难度数据集上训练的蒸馏模型。该模型专门针对复杂推理任务进行优化，在编码和科学领域表现出色，具备较强的逻辑推理能力。

自然语言处理TransformersEnglish

这是一个基于Qwen3架构的6B参数大语言模型，专门针对恐怖主题进行微调，能够生成暗黑、恐怖风格的文本，同时在逻辑推理任务中表现出色。

自然语言处理GgufMultiple Languages

Ring-mini-2.0是基于Ling 2.0架构深度优化的高性能推理型MoE模型，仅有160亿总参数和14亿激活参数，却实现了与100亿规模以下密集模型相当的综合推理能力。在逻辑推理、代码生成和数学任务方面表现出色，支持12.8万长上下文处理和每秒300+令牌的高速生成。

自然语言处理Safetensors

Hermes 4 14B是由Nous Research基于Qwen 3 14B开发的前沿混合模式推理模型，在数学、代码、STEM、逻辑、创造力和格式忠实输出等方面表现出色，具有显式思考过程和工具调用能力。

自然语言处理TransformersEnglish

NexaAI/Qwen3-0.6B是基于Qwen3系列的0.6B参数语言模型，在推理、指令遵循、多语言支持等方面表现出色。支持思维模式和非思维模式无缝切换，适用于复杂逻辑推理和高效通用对话。

自然语言处理Gguf

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507是经过量化处理的大语言模型，具有增强的推理能力、通用能力和长上下文理解能力。该模型采用混合专家架构，在逻辑推理、数学、科学、编码等复杂任务上表现出色，支持262,144 tokens的长上下文处理。

自然语言处理Transformers

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是阿里云推出的305亿参数混合专家模型，采用非思考模式，在指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学科学、编码和工具使用等方面表现优异，支持262K长上下文和多语言处理。

自然语言处理Transformers

Qwen3代码推理是一个参数量为40亿的紧凑型模型，在nvidia/OpenCodeReasoning上进行了微调，专门为编码和逻辑推理任务而设计。该模型在代码生成和逻辑问答方面表现出色，支持超过10000个标记的上下文窗口。

自然语言处理TransformersEnglish

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-AWQ是基于Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507基础模型的量化版本，是一个235B参数规模的混合专家模型（MoE），激活参数为22B。在文本生成、指令遵循、逻辑推理等方面表现优异，支持长达262K的上下文长度。

自然语言处理Transformers

DeepSeek-R1-0528是DeepSeek R1模型的小版本升级，通过增加计算资源和算法优化显著提升了推理能力，在数学、编程和通用逻辑等多个基准评估中表现出色。

自然语言处理Transformers

一款15亿参数的开源权重模型，专为复杂推理任务设计，在数学、编码、科学及逻辑谜题等领域表现卓越。

自然语言处理TransformersEnglish

Guru-7B是基于Qwen2.5-7B的强化学习推理模型，在论文《Revisiting Reinforcement Learning for LLM Reasoning from A Cross-Domain Perspective》中提出。该模型在数学、代码、科学、逻辑推理等多个领域展现出卓越的推理能力，在多项基准测试中表现优异。

自然语言处理Transformers

GLM-4-Z1-32B-0414是具备深度思考能力的320亿参数推理模型，在数学、代码和逻辑类任务上表现优异

自然语言处理TransformersMultiple Languages

GLM-4-Z1-32B-0414是GLM家族新一代开源大语言模型，拥有320亿参数，具备深度思考能力。通过冷启动和扩展强化学习训练，在数学、代码和逻辑任务上表现优异，支持便捷的本地部署。

自然语言处理TransformersMultiple Languages

OpenThaiGPT R1 32b是一款320亿参数的泰语推理模型，在泰语数学、逻辑和代码推理任务中表现优异，性能超越更大规模的模型。

自然语言处理TransformersMultiple Languages

Theta-Lyrae-Qwen-14B是基于Qwen 2.5 14B模态架构设计的140亿参数模型，优化了通用推理和问答能力，在上下文理解、逻辑推理和多步骤问题解决方面表现优异。

自然语言处理Transformers

Theta-35 是 SVECTOR 推出的 Theta 系列中的先进推理模型，专注于复杂思维和推理，在需要深度逻辑分析和多步推理的难题上表现出色。

自然语言处理TransformersEnglish

LLama-3-8B-Tele是一款专为电信领域优化的80亿参数语言模型，基于Meta的LLama-3-8B架构，在25亿标记的电信数据集上持续预训练而成。在电信相关任务上表现出色，同时保持了原模型在常识、语言理解和逻辑推理等方面的能力。

自然语言处理SafetensorsEnglish

Phi-1.5-Tele是一款专为电信领域打造的语言模型，基于微软的phi-1.5模型，在大规模电信数据集上持续预训练，在电信基准测试中表现出色，同时在常识、语言理解和逻辑推理等基准测试中保持与原模型相当的性能。

自然语言处理SafetensorsMultiple Languages

Alpha-Instruct是一款在韩语和英语领域表现出色的语言模型，采用进化式模型融合技术开发，特别擅长复杂语言任务与逻辑推理。

自然语言处理TransformersKorean