英伟达OpenReasoning-Nemotron横空出世：数学推理超OpenAI o3，本地可跑的国产血统神器！

🚀 产品介绍

英伟达（NVIDIA） 在2025年7月19日正式推出OpenReasoning-Nemotron——一个专为数学、科学与代码推理而生的开源模型家族！它基于国产架构 Qwen2.5 微调，并创新性地从中国团队 DeepSeek-R1 0528（671B参数） 大模型中蒸馏知识，压缩成仅1.5B~32B的高效推理引擎，堪称“小身材、大智慧”的典范。

更惊艳的是，32B版本在AIME24数学竞赛拿下89.2分，开启GenSelect模式后HMMT得分飙升至96.7，直接超越OpenAI o3高算力版！而且全程仅用监督微调（SFT），完全没靠强化学习（RLHF）。

👥 适用人群

🧠 核心功能（附技术原理！）

💡 技术冷知识：
1.5B小模型为何成绩反降？——因新数据上下文扩至32K，小模型hold不住长推理链，导致精度波动；而7B以上模型则全面爆发。

🛠️ 工具使用技巧（亲测有效！）

✅ 技巧1：开启GenSelect榨干模型潜力

在Hugging Face调用时添加参数：

generate_kwargs = {
    "do_sample": True,
    "num_beams": 16,  # 生成16个候选解
    "num_return_sequences": 1,  # 返回最佳解
    "max_new_tokens": 1024
}

📌 注意：32B模型建议用num_beams=64，HMMT分数可暴涨23分！

✅ 技巧2：量化运行，低配设备也能飞

用LM Studio加载模型时：

1. 选INT4量化格式（如openreasoning-7B-4bit.gguf）
2. 限制线程数 → 避免卡死（M系列Mac建议设6线程）
3. ARM设备优先跑7B版本，x86设备可挑战14B

✅ 技巧3：Prompt里藏玄机！

• 科学问题：结尾加Let's think step by step and verify with tools if needed.
• 编程任务：添加We are expert Python coders. We use precise syntax.
  

  这样能激活模型的“工具集成推理（TIR）”模式！

🔗 访问地址

1. 模型下载（Hugging Face）：
   👉 https://huggingface.co/nvidia/OpenReasoning-Nemotron-32B

   • 含1.5B/7B/14B/32B全系列

2. 在线体验（免部署）：
   🚀 https://huggingface.co/spaces/Tonic/Nvidia-OpenReasoning

3. 本地运行神器（LM Studio）：
   ⬇️ 下载地址：https://lmstudio.ai
   → 搜索框输入 openreasoning → 选版本一键加载！

最后悄悄说🤫：
虽然它带着“中国血统”（Qwen2.5架构 + DeepSeek-R蒸馏），但推理能力已跻身全球顶尖！更关键的是——完全开源免费。还在等？你的下一台“数学外挂”，何必是云端天价API！🔥