license: apache-2.0 language:

• 英文
• 中文 base_model:
• Qwen/Qwen3-14B pipeline_tag: 文本生成 library_name: transformers tags:
• 文本生成推理
• 代码
• 数学
• 混合专家模型 datasets:
• open-r1/OpenR1-Math-220k
• deepmind/math_dataset
• burtenshaw/tulu-3-sft-personas-code-no-prompt

Ophiuchi-Qwen3-14B-Instruct

Ophiuchi-Qwen3-14B-Instruct基于Qwen3-14B架构构建，采用Qwen3ForCausalLM主干网络。该模型经过指令微调，显著提升了数学推理、代码生成和事实准确性三大核心能力。通过整合高质量数据集和长上下文架构，该模型专精于解决复杂推理任务，并能在多领域生成精确的结构化内容。

核心特性

1. 数学与逻辑推理
   微调支持分步推理、符号逻辑和高等数学运算，适用于教育和技术应用场景。

2. 代码生成与理解
   优化支持Python、JavaScript、C++等多语言编程场景，涵盖代码编写、解释和调试全流程。

3. 事实准确性与完整性
   基于精选对齐数据集训练，显著提升事实类任务的准确性并降低幻觉生成。

4. 长上下文支持
   支持128K令牌输入与8K令牌输出，可生成覆盖超长序列的详尽响应。

5. 指令跟随对齐
   出色完成多步骤指令、跨会话上下文维护及结构化输出生成（JSON/Markdown/表格等）。

6. 多语言能力
   支持中英法西阿俄日韩等29+语言，胜任全球化交流与翻译任务。

Transformers快速入门

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Ophiuchi-Qwen3-14B-Instruct"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "解释大语言模型中对齐原则的核心概念"

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个专注于推理、编程和事实精确性的高效助手"},
    {"role": "user", "content": prompt}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

适用场景

• 数学符号问题求解
• 代码生成与解释
• JSON/Markdown/表格等结构化输出
• 技术文档长文写作
• 事实核查与问答系统
• STEM领域教学辅助
• 多语言会话与翻译

使用限制

• 需A100/H100级GPU的高算力支持
• 极端案例或对抗性输入时仍可能产生事实幻觉
• 对模糊提示结构敏感
• 长文本生成可能存在错误累积
• 不适用于虚构文学创作等主观叙事任务

参考文献

1. 《神经网络模型的数学推理能力分析》arXiv:1904.01557 https://arxiv.org/pdf/1904.01557

2. 《YaRN：大语言模型的高效上下文窗口扩展方法》arXiv:2309.00071 https://arxiv.org/pdf/2309.00071