ReasonFlux-32B는 계층적 사고 템플릿 확장을 통해 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시킨 모델입니다. 8개의 GPU만으로 훈련되었으며, 500개의 고수준 사고 템플릿을 포함하는 구조화된 템플릿 라이브러리, 계층적 강화 학습을 통한 최적 템플릿 경로 계획, 추론 시 사고 템플릿을 적응적으로 확장하는 새로운 추론 시스템이라는 세 가지 혁신적인 요소를 도입했습니다. 이를 통해 MATH 벤치마크에서 91.2%의 정확도를 달성하여 o1-preview를 6.7% 상회하고, AIME 벤치마크에서는 평균 56.7%의 문제 해결률을 보이며 o1-preview와 DeepSeek-V3를 각각 27%, 45% 앞섰습니다.
