覆盖数学/代码/科学/谜题，高质量推理数据集汇总，助力复现DeepSeek超强推理能力

一键下载 7 大热门推理数据集

原标题：覆盖数学/代码/科学/谜题，高质量推理数据集汇总，助力复现DeepSeek超强推理能力
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：4470字

推理数据集汇总：助力大模型推理能力提升

本文总结了HyperAI超神经整理的热门推理数据集，涵盖数学、代码、科学、谜题等领域，旨在帮助读者快速了解并获取这些资源，提升大模型的推理能力。

1. 引言：推理能力成为大模型竞争焦点

   文章指出，在大模型竞争日益激烈的背景下，推理能力已成为衡量模型性能的关键指标，也是AI迈向通用人工智能(AGI)的重要方向。数据质量成为模型从“答案记忆”转向“逻辑推演”的关键因素，高质量推理数据集的构建至关重要。构建过程中需要严格隔离测试集和训练集，引入动态更新机制，并针对复杂任务精心设计逻辑链条和隐藏条件，模拟人类解题过程。

2. DeepSeek的成功与高质量数据集的重要性

   DeepSeek模型在AIME数学竞赛中的优异表现，凸显了高质量推理数据集的重要性。其所依赖的OpenThoughts-114k数据集，通过严格的验证机制和多步推理结构，确保了数据的准确性和可靠性，使模型能够学习更深层次的推理能力，而非单纯的记忆。

3. 七个热门推理数据集详解

   文章详细介绍了七个热门推理数据集，并提供了下载地址：

   1. OpenThoughts-114k：包含11.4万个高质量样本，涵盖数学、代码、科学和谜题等领域，旨在训练小型推理模型。

   2. Bespoke-Stratos-17k：高质量数据集，包含问题、推理轨迹和答案，覆盖代码、数学和科学谜题等领域。

   3. Dolphin-R1：包含约80万个样本，数据来源包括DeepSeek-R1、Gemini Flash和Dolphin Chat，旨在提升模型在推理任务中的表现。

   4. LIMO：包含817个高质量数学推理样本，用于训练和评估大模型的数学推理能力。

   5. NuminaMath-1.5：包含约900k个高质量竞赛级别数学问题，每个问题的解决方案都采用链式思维(CoT)格式。

   6. OpenR1-Math-220k：包含22万条高质量的数学问题及其推理轨迹，旨在填补DeepSeek R1合成数据的缺口。

   7. Chinese DeepSeek R1 Distill data：中文开源蒸馏满血R1的数据集，包含Math、Exam、STEM和General等多种类型数据。

4. HyperAI超神经及资源获取

   文章最后介绍了HyperAI超神经（hyper.ai）平台，该平台致力于为开发者提供丰富优质的公共资源，包括数据集下载、教程、论文解读等。

联系作者

文章来源：HyperAI超神经
作者微信：
作者简介：解构技术先进性与普适性，报道更前沿的 AIforScience 案例