Датасет · Crownelius
Очищенные reasoning-задачи Opus-4.6 на 2160 примеров
Crownelius/Opus-4.6-Reasoning-3300x
2160 задач с полями problem, thinking, solution, difficulty и category после автоочистки.
Что внутри
Это автоматически очищенный набор reasoning-примеров Opus-4.6-Reasoning-3000x. Из исходных 3305 строк удалили 1145 (34,6%): пустые и слишком короткие ответы, отказы, ответы без содержания и простые пересказы условия. Осталось 2160 строк с колонками id, problem, thinking, solution, difficulty, category и timestamp. Язык в метаданных не указан; модальность — текст.
Что можно сделать
- SFT/LoRA для пошагового решения задач
- Проверка reasoning-моделей на задачах разной сложности
- Фильтрация и анализ ошибок в синтетических reasoning-данных
- Размер
- 1K–10K записей
- Скачиваний за месяц
- 961
- Лайков
- 341
Модели, обученные на нём
- mradermacher/claude-oss-i1-GGUF 1,2 тыс.
- mradermacher/Clemma-E4B-GGUF 1,1 тыс.
- squ11z1/claude-ossГенерация текста 1 тыс.
- mradermacher/Capybara-31B-GGUF 994
- mradermacher/Frank-9B-i1-GGUF 992
- mradermacher/qwen36-35B-opus-reasoning-merged-i1-GGUF 975
- mradermacher/openNemo-9B-Claude-Opus-4.6-distill-i1-GGUF 866
- TendieLabs/Capybara-31B-GGUFSГенерация текста 820
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Crownelius/Opus-4.6-Reasoning-3300x")