2026年度数学模型TOP推荐：当MoE架构遇上数学推理之巅

ZAYA1-8B-Coder模型。这说明模型的架构和能力足以支持代码生成任务的微调并且取得了显著的提升效果在 50 个 Python 代码生成提示的评估中优化后的模型评分从 2.36 提升至 4.76相对提升了 101.69%。git config --global http.proxy http://127.0.0.1:7890 git config --global https.proxy http://127.0.0.1:7890 # 然后重新安装 pip install githttps://github.com/Zyphra/transformers.gitzaya1 huggingface_hub-0.36.2 tokenizers 0.19.1 transformers-4.41.2ZAYA1-8B强大的“数理推理大脑”ZAYA1-8B 是一款纯文本模型它的能力高度集中在数学和代码推理上。核心定位它是一款纯语言模型专注于处理文本信息本身无法直接“看”图片。它不能像你之前使用的OCR工具那样直接读取图片文件。绝对强项它以极小的激活参数量仅7.6亿在数学推理测试如AIME26中取得了惊人高分甚至超越了参数远大于它的模型 。它是为处理复杂的数学、逻辑和编程问题而生的。使用场景如果你的应用场景是通过文字描述几何题例如“证明三角形ABC是等腰三角形”它能给出非常强大的推理结果。但如果需要它从一张几何图片中提取信息就需要先通过OCR等方式将文字提取出来再输入给它。InternVL多模态的“全能选手”InternVL 系列是一个开源的多模态大模型家族能同时处理文本和图像。它包含多个不同规模的版本从10亿到2410亿参数不等以满足不同场景的需求 。核心定位能直接“看图说话”。无论是图表、照片还是复杂的文档图像它都可以直接理解并处理。强大的视觉-语言能力这是它与你当前任务的直接关联点。它在理解和推理包含文本、图表的图像方面表现极强例如在DocVQA文档问答和OCRBench等基准测试中成绩非常亮眼 。它甚至针对高分辨率文档处理通过动态视觉分辨率路由ViR和解耦部署DvD等技术实现了最高4倍的推理加速 。使用场景它正是适合直接处理“带图几何题”的模型。你可以直接将题目图片发送给 InternVL它能同时理解图形和文字信息并进行推理。