Reasoning-датасет для дистилляции GLM 4.7

Что внутри

Датасет содержит текстовые примеры рассуждений, сгенерированные GLM 4.7 с высоким reasoning effort. В него добавлены промпты для креативного письма, многоязычных рассуждений и вопросов выпускного уровня из разных областей. Размер — от 1K до 10K примеров; данные многоязычные. Стоимость создания оценена в $30,72.

Что можно сделать

• Дообучить открытую LLM под рассуждения в стиле GLM 4.7
• Собрать SFT-набор для многоязычных reasoning-задач
• Проверить дистилляцию на graduate-level вопросах

Модели, обученные на нём

• mradermacher/Qwen3-VL-8B-GLM-4.7-Flash-Heretic-Uncensored-Thinking-GGUF 23,7 тыс.
• mradermacher/Dolphin-Mistral-GLM-4.7-Flash-24B-Venice-Edition-Thinking-Uncensored-i1-GGUF 4,5 тыс.
• mradermacher/Gemma-3-4B-VL-it-GLM-4.7-Flash-Heretic-Uncensored-Thinking-GGUF 3,3 тыс.
• mradermacher/Qwen3-32B-VL-GLM-4.7-Flash-HI16-Heretic-Uncensored-Thinking-i1-GGUF 2,8 тыс.
• mradermacher/Gemma-3-1B-it-GLM-4.7-Flash-Heretic-Uncensored-Thinking-GGUF 2 тыс.
• mradermacher/Gemma3-27B-it-vl-GLM-4.7-Uncensored-Heretic-Deep-Reasoning-i1-GGUF 1,6 тыс.
• mradermacher/gemma-3-12b-it-vl-GLM-4.7-Flash-Polaris-Thinking-Heretic-Uncensored-i1-GGUF 1,5 тыс.
• mradermacher/gemma-3-12b-it-vl-GLM-4.7-Flash-Heretic-Uncensored-Thinking-i1-GGUF 1,4 тыс.

Как загрузить

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("TeichAI/glm-4.7-2000x")