摘要

在本报告中，我们推出了一系列专为数学任务优化的大语言模型：Qwen2.5-Math 以及 Qwen2.5-Math-Instruct-1.5B/7B/72B。Qwen2.5 系列的核心创新在于将“自我提升”理念贯穿于模型从预训练、后训练到推理的全流程之中：（1）在预训练阶段，我们利用 Qwen2-Math-Instruct 生成大规模、高质量的数学数据；（2）在后训练阶段，我们通过从 Qwen2-Math-Instruct 中进行大规模采样，构建了一个奖励模型（Reward Model, RM），并将其应用于监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）过程中的数据迭代演化。随着 SFT 模型性能的增强，我们可进一步迭代训练并更新 RM，从而引导下一阶段 SFT 数据的优化。最终，在完成 SFT 的模型基础上，我们采用最终版 RM 进行强化学习，得到 Qwen2.5-Math-Instruct 模型；（3）此外，在推理阶段，该 RM 被用于指导采样过程，进一步优化模型的输出表现。Qwen2.5-Math-Instruct 支持中英文双语，具备先进的数学推理能力，包括思维链（Chain-of-Thought, CoT）与工具融合推理（Tool-Integrated Reasoning, TIR）等关键技术。我们在涵盖中英文的10个数学基准数据集上对模型进行了全面评估，包括 GSM8K、MATH、高考数学（GaoKao）、AMC23 以及 AIME24 等，覆盖从小学水平到数学竞赛级难题的广泛难度范围。