O Que São LLMs de Código Aberto para Matemática?
LLMs de código aberto para matemática são Large Language Models especializados, projetados para se destacarem em raciocínio matemático, resolução de problemas e tarefas computacionais. Usando arquiteturas avançadas de deep learning e técnicas de aprendizado por reforço, eles podem compreender conceitos matemáticos complexos, resolver equações, provar teoremas e explicar soluções passo a passo. Esses modelos aproveitam as capacidades de raciocínio através de técnicas como o Chain-of-Thought (CoT) prompting e são treinados em extensos conjuntos de dados matemáticos. Eles promovem a colaboração, aceleram a inovação em IA matemática e democratizam o acesso a poderosas ferramentas computacionais, permitindo uma ampla gama de aplicações, desde plataformas educacionais até pesquisa científica avançada e soluções de engenharia.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 é um modelo de raciocínio alimentado por aprendizado por reforço (RL) que aborda os problemas de repetição e legibilidade. Ele alcança desempenho comparável ao OpenAI-o1 em tarefas de matemática, código e raciocínio. Com um total de 671B parâmetros em sua arquitetura MoE e 164K de comprimento de contexto, ele oferece capacidades de raciocínio matemático de ponta através de métodos de treinamento cuidadosamente projetados.
DeepSeek-R1: Poder de Raciocínio Matemático de Elite
DeepSeek-R1-0528 é um modelo de raciocínio alimentado por aprendizado por reforço (RL) que aborda os problemas de repetição e legibilidade. Antes do RL, o DeepSeek-R1 incorporou dados de cold-start para otimizar ainda mais seu desempenho de raciocínio. Ele alcança desempenho comparável ao OpenAI-o1 em tarefas de matemática, código e raciocínio, e através de métodos de treinamento cuidadosamente projetados, ele aprimorou a eficácia geral. Com um total massivo de 671B parâmetros usando arquitetura Mixture-of-Experts e 164K de comprimento de contexto, este modelo representa o auge do raciocínio matemático de código aberto, tornando-o ideal para provas matemáticas complexas, resolução de problemas em várias etapas e tarefas computacionais avançadas.
Prós
- Desempenho comparável ao OpenAI-o1 em raciocínio matemático.
- Arquitetura MoE massiva de 671B com 164K de comprimento de contexto.
- Aprimorado através de aprendizado por reforço para raciocínio ideal.
Contras
- Requer recursos computacionais significativos.
- Preço mais alto de $2.18/M tokens de saída no SiliconFlow.
Por Que Amamos
- Ele oferece desempenho de raciocínio matemático de nível OpenAI-o1 como um modelo de código aberto, tornando a IA matemática de elite acessível a pesquisadores e desenvolvedores em todo o mundo.
Qwen/QwQ-32B
QwQ-32B é o modelo de raciocínio de tamanho médio da série Qwen, especificamente projetado para tarefas de pensamento e raciocínio. Ele alcança desempenho competitivo contra modelos de raciocínio de ponta como DeepSeek-R1 e o1-mini, com 32B parâmetros e 33K de comprimento de contexto. O modelo demonstra desempenho significativamente aprimorado em problemas matemáticos e tarefas de raciocínio difíceis.
Qwen/QwQ-32B: Excelência Matemática Equilibrada
QwQ é o modelo de raciocínio da série Qwen. Comparado com modelos convencionais ajustados por instruções, o QwQ, que é capaz de pensar e raciocinar, pode alcançar um desempenho significativamente aprimorado em tarefas downstream, especialmente problemas difíceis. QwQ-32B é o modelo de raciocínio de tamanho médio, capaz de alcançar desempenho competitivo contra modelos de raciocínio de ponta, por exemplo, DeepSeek-R1, o1-mini. O modelo incorpora tecnologias como RoPE, SwiGLU, RMSNorm e Attention QKV bias, com 64 camadas e 40 cabeças de atenção Q (8 para KV na arquitetura GQA). Com 32B parâmetros, ele oferece um excelente equilíbrio entre poder de raciocínio matemático e eficiência computacional, tornando-o ideal para tarefas matemáticas complexas sem exigir infraestrutura massiva.
Prós
- Competitivo com modelos de raciocínio de ponta.
- Excelente equilíbrio entre desempenho e eficiência com 32B.
- Arquitetura avançada com RoPE, SwiGLU e RMSNorm.
Contras
- Janela de contexto menor (33K) em comparação com modelos maiores.
- Pode não atingir o pico de desempenho absoluto de modelos de 671B.
Por Que Amamos
- Ele oferece desempenho de raciocínio matemático quase de ponta a uma fração do custo computacional, tornando a IA matemática avançada acessível para implantações de médio porte.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414 é um modelo compacto de 9B parâmetros que se destaca no raciocínio matemático, apesar de sua escala menor. Ele exibe excelente desempenho em raciocínio matemático e tarefas gerais, alcançando resultados líderes entre os modelos de código aberto do mesmo tamanho. O modelo apresenta capacidades de pensamento profundo e suporta contextos longos através da tecnologia YaRN, tornando-o ideal para aplicações matemáticas com recursos computacionais limitados.
THUDM/GLM-Z1-9B-0414: Campeão Matemático Leve
GLM-Z1-9B-0414 é um modelo de pequeno porte da série GLM com apenas 9 bilhões de parâmetros que mantém a tradição de código aberto enquanto exibe capacidades surpreendentes. Apesar de sua escala menor, o GLM-Z1-9B-0414 ainda exibe excelente desempenho em raciocínio matemático e tarefas gerais. Seu desempenho geral já está em um nível líder entre os modelos de código aberto do mesmo tamanho. A equipe de pesquisa empregou a mesma série de técnicas usadas para modelos maiores para treinar este modelo de 9B. Especialmente em cenários com recursos limitados, este modelo alcança um excelente equilíbrio entre eficiência e eficácia, fornecendo uma opção poderosa para usuários que buscam implantação leve. O modelo apresenta capacidades de pensamento profundo e pode lidar com contextos longos através da tecnologia YaRN, tornando-o particularmente adequado para aplicações que exigem habilidades de raciocínio matemático com recursos computacionais limitados.
Prós
- Raciocínio matemático excepcional para apenas 9B parâmetros.
- Capacidades de pensamento profundo com tecnologia YaRN.
- Desempenho líder entre modelos de tamanho similar.
Contras
- Comprimento de contexto limitado a 33K.
- Pode ter dificuldades com provas multi-etapas extremamente complexas.
Por Que Amamos
- Ele prova que o raciocínio matemático excepcional não requer modelos massivos, entregando um desempenho impressionante em um pacote leve, perfeito para implantação em edge e ambientes com recursos limitados.
Comparação de LLMs Matemáticos
Nesta tabela, comparamos os principais LLMs de código aberto de 2025 para raciocínio matemático, cada um com pontos fortes únicos. DeepSeek-R1 oferece desempenho de nível de elite comparável ao OpenAI-o1, QwQ-32B oferece o melhor equilíbrio entre capacidade e eficiência, enquanto GLM-Z1-9B-0414 entrega uma surpreendente proeza matemática em um pacote leve. Esta comparação lado a lado ajuda você a escolher a ferramenta de IA matemática certa para seus requisitos computacionais específicos e restrições de recursos, com preços do SiliconFlow.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preço (SiliconFlow) | Ponto Forte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Modelo de Raciocínio | $2.18/M tokens de saída | Raciocínio matemático de elite nível o1 |
| 2 | Qwen/QwQ-32B | Qwen | Modelo de Raciocínio | $0.58/M tokens de saída | Equilíbrio ideal entre desempenho e eficiência |
| 3 | THUDM/GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | Modelo de Raciocínio | $0.086/M tokens | Excelência matemática leve |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para o melhor LLM de código aberto para matemática em 2025 são DeepSeek-R1, Qwen/QwQ-32B e THUDM/GLM-Z1-9B-0414. Cada um desses modelos se destacou por suas capacidades excepcionais de raciocínio matemático, inovação em técnicas de treinamento e abordagem única para resolver problemas matemáticos complexos. DeepSeek-R1 oferece desempenho comparável ao OpenAI-o1, QwQ-32B oferece o melhor equilíbrio, e GLM-Z1-9B-0414 prova que modelos leves podem se destacar no raciocínio matemático.
Nossa análise aprofundada revela líderes específicos para diferentes necessidades matemáticas. Para desempenho de pico absoluto nas provas matemáticas mais complexas e problemas de nível de pesquisa, DeepSeek-R1 com sua arquitetura MoE de 671B é a melhor escolha. Para implantações de produção que exigem excelente raciocínio matemático com requisitos de recursos equilibrados, QwQ-32B é ideal. Para aplicações educacionais, implantação móvel ou ambientes com recursos limitados onde o raciocínio matemático ainda é crítico, GLM-Z1-9B-0414 oferece capacidades impressionantes com custo computacional mínimo, com preço de apenas $0.086/M tokens no SiliconFlow.