Спойлер
Потому что она не про рассуждение, а про символьную задачу с жёсткими инвариантами и дискретной оптимизацией:
нужно правильно формализовать условия;
построить систему уравнений;
понять ограничения целочисленности;
и сделать перебор/вывод минимума.
Это не текстовая логика, а почти алгоритмическая задача.
А языковые модели — статистические предсказатели текста, а не решатели уравнений.
Чтобы решить это правильно, нужна способность к:
1) Символьной формализации (Symbolic reasoning)
— понять, что действия изменяют состояние по строгим правилам.
— увидеть инварианты: изменения количества багов и фич.
2) Построению уравнений
Модель должна увидеть математические закономерности, а не «семантически подобные» цепочки.
3) Целочисленным ограничениям
Это азы комбинаторики, но LLM почти всегда тут проваливаются.
4) Планированию и оптимизации
Нужно доказать минимум, а не просто перебрать примеры.
5) Устойчивости к ложным путям
Вот здесь большинство моделей ломается.
Каким должна быть модель, чтобы стабильно решать такие задачи?
✔ 1. Размер модели
Минимум 13B параметров, но лучше 30B–70B.
Почему:
Модели <10B почти всегда «выдумывают» формулы.
Даже 13B может решить, но очень нестабильно.
30B+ начинает уверенно формализовывать.
Пример реальных способностей:
LLaMA 8B / Qwen 7B — в 90% случаев не решают.
LLaMA 13B / Qwen 14B — иногда решат, но очень нестабильно.
LLaMA 70B / Qwen 72B — обычно решают, но могут ошибаться.
GPT-4/5, Claude Opus/3.5, Gemini Ultra — практически всегда решают.
✔ 2. Контекстная «глубина рассуждений»
Обычно называется:
Chain-of-thought capability
Long reasoning depth
Step-by-step extraction
Multi-hop reasoning
Это не параметр железа, а качества обучения:
специальные датасеты (GSM8K++, MATH, ProofWriter, OMoE reasoning datasets)
RLHF или DPO на задачах рассуждения
иногда — специализированные «reflection loops»
Без этого даже 70B модель будет давать «умный бред».
✔ 3. Специализированные архитектуры reasoning-типа
Последние модели улучшили структурную логику:
DeepSeek-R / DeepSeek-MoE
OpenAI o1-mini / o1-preview
Qwen2.5-MATH / Qwen-Reasoning
LLaMA-3.1 reasoning-tuned
Без этой специализации модель будет цепляться за текстовые паттерны вместо точной математики.
✔ 4. Возможность работать с внешним инструментом формальной проверки (как у больших моделей)
Модели уровня GPT-4/5 и Claude используют скрытую штуку:
инструментальный рассудок
(порождают промежуточные программы/уравнения, которые потом валидируются внутренними подсистемами)
Оффлайн 7B–13B такие подсистемы не имеют.
Поэтому они:
неверно «раскладывают» условия,
путают эффект операций,
нарушают инварианты,
не замечают противоречий.
Какой комплект нужен, чтобы локальная модель помогала решать такие задачи?
Если у вас 8 GB VRAM, то:
невозможно запустить модель, которая будет стабильно решать такие задачи
(слишком мало памяти для 30B–70B FP16/FP32 моделей)
возможно иногда решить, но со значительной вероятностью ошибки:
Qwen 7B
LLaMA 8B
Mixtral 8x7B (MoE — частично влезет, но медленно)
DeepSeek 7B
Mistral 7B
Вероятность правильного решения: 5–25%.
близко к стабильному решению при квантовании и большом CPU/RAM:
(но не на одной GPU 8GB)
Qwen 14B Q4_K_M (на CPU)
Mistral medium/large (32–50B) в квантованной версии
DeepSeek-R1-Distill 32B
Вероятность: 60–80%.
стабильно решают только модели 30–70B+ с reasoning-тюнингом
(но для них нужно 24–80 GB VRAM или CPU-кластер):
Например:
Qwen2.5-72B-Inst
LLaMA-3.1-70B
DeepSeek-Reasoner-MoE 671B (через MoE маршрутизацию)
Gemma 27B-IT reasoning
Вероятность: 90–99%.
Почему такие задачи — «лакмусовая бумажка» качества ИИ?
Потому что они требуют:
строгой формальной логики
понимания дискретных операций
построения систем уравнений
проверки решений
поиска минимума
устойчивости к логическим ловушкам
Это нечто среднее между:
олимпиадной математикой,
моделированием состояний,
арифметикой первого порядка.
Маленькие модели не хранят в параметрах такие паттерны, потому что они редкие и плохо коррелируют с текстовыми корпусами.
нужно правильно формализовать условия;
построить систему уравнений;
понять ограничения целочисленности;
и сделать перебор/вывод минимума.
Это не текстовая логика, а почти алгоритмическая задача.
А языковые модели — статистические предсказатели текста, а не решатели уравнений.
Чтобы решить это правильно, нужна способность к:
1) Символьной формализации (Symbolic reasoning)
— понять, что действия изменяют состояние по строгим правилам.
— увидеть инварианты: изменения количества багов и фич.
2) Построению уравнений
Модель должна увидеть математические закономерности, а не «семантически подобные» цепочки.
3) Целочисленным ограничениям
Это азы комбинаторики, но LLM почти всегда тут проваливаются.
4) Планированию и оптимизации
Нужно доказать минимум, а не просто перебрать примеры.
5) Устойчивости к ложным путям
Вот здесь большинство моделей ломается.
Каким должна быть модель, чтобы стабильно решать такие задачи?✔ 1. Размер модели
Минимум 13B параметров, но лучше 30B–70B.
Почему:
Модели <10B почти всегда «выдумывают» формулы.
Даже 13B может решить, но очень нестабильно.
30B+ начинает уверенно формализовывать.
Пример реальных способностей:
LLaMA 8B / Qwen 7B — в 90% случаев не решают.
LLaMA 13B / Qwen 14B — иногда решат, но очень нестабильно.
LLaMA 70B / Qwen 72B — обычно решают, но могут ошибаться.
GPT-4/5, Claude Opus/3.5, Gemini Ultra — практически всегда решают.
✔ 2. Контекстная «глубина рассуждений»
Обычно называется:
Chain-of-thought capability
Long reasoning depth
Step-by-step extraction
Multi-hop reasoning
Это не параметр железа, а качества обучения:
специальные датасеты (GSM8K++, MATH, ProofWriter, OMoE reasoning datasets)
RLHF или DPO на задачах рассуждения
иногда — специализированные «reflection loops»
Без этого даже 70B модель будет давать «умный бред».
✔ 3. Специализированные архитектуры reasoning-типа
Последние модели улучшили структурную логику:
DeepSeek-R / DeepSeek-MoE
OpenAI o1-mini / o1-preview
Qwen2.5-MATH / Qwen-Reasoning
LLaMA-3.1 reasoning-tuned
Без этой специализации модель будет цепляться за текстовые паттерны вместо точной математики.
✔ 4. Возможность работать с внешним инструментом формальной проверки (как у больших моделей)
Модели уровня GPT-4/5 и Claude используют скрытую штуку:
инструментальный рассудок
(порождают промежуточные программы/уравнения, которые потом валидируются внутренними подсистемами)
Оффлайн 7B–13B такие подсистемы не имеют.
Поэтому они:
неверно «раскладывают» условия,
путают эффект операций,
нарушают инварианты,
не замечают противоречий.
Какой комплект нужен, чтобы локальная модель помогала решать такие задачи?Если у вас 8 GB VRAM, то:
невозможно запустить модель, которая будет стабильно решать такие задачи(слишком мало памяти для 30B–70B FP16/FP32 моделей)
возможно иногда решить, но со значительной вероятностью ошибки:Qwen 7B
LLaMA 8B
Mixtral 8x7B (MoE — частично влезет, но медленно)
DeepSeek 7B
Mistral 7B
Вероятность правильного решения: 5–25%.
близко к стабильному решению при квантовании и большом CPU/RAM:(но не на одной GPU 8GB)
Qwen 14B Q4_K_M (на CPU)
Mistral medium/large (32–50B) в квантованной версии
DeepSeek-R1-Distill 32B
Вероятность: 60–80%.
стабильно решают только модели 30–70B+ с reasoning-тюнингом(но для них нужно 24–80 GB VRAM или CPU-кластер):
Например:
Qwen2.5-72B-Inst
LLaMA-3.1-70B
DeepSeek-Reasoner-MoE 671B (через MoE маршрутизацию)
Gemma 27B-IT reasoning
Вероятность: 90–99%.
Почему такие задачи — «лакмусовая бумажка» качества ИИ?Потому что они требуют:
строгой формальной логики
понимания дискретных операций
построения систем уравнений
проверки решений
поиска минимума
устойчивости к логическим ловушкам
Это нечто среднее между:
олимпиадной математикой,
моделированием состояний,
арифметикой первого порядка.
Маленькие модели не хранят в параметрах такие паттерны, потому что они редкие и плохо коррелируют с текстовыми корпусами.
