模型介绍
中文整理PaCoRe: 并行协调推理学习
Model use case
PaCoRe（并行协调推理）是一个将推理驱动从顺序深度转向协调并行广度的框架，旨在突破模型的上下文限制，大规模扩展测试时计算（Test-Time Compute）。该模型通过大规模基于结果的强化学习训练，掌握了“推理合成”能力，能够整合多元并行见解。
主要能力
并行思考：PaCoRe 发起大规模并行探索轨迹。
多轮协调：采用消息传递架构，将思考压缩为简洁消息并综合处理，以指导下一轮推理。
在数学领域表现突出：在 HMMT 2025 基准上，8B 模型达到 94.5%，超越 GPT-5 的 93.2%，有效 TTC 扩展至约两百万 token。
在 LiveCodeBench 上，随着测试时计算增加，PaCoRe-8B 能有效解锁显著性能提升。
输入输出
输入：数学问题、编程问题、文本推理任务
输出：协调并行推理结果
运行要求
模型版本：PaCoRe-8B（最终训练检查点）、RLVR-8B-0926（基于 Qwen3-8B-Base 的初始检查点）
训练数据：PaCoRe-Train-8k，包含 Stage1-3k 和 Stage2-5k
推理配置：低/中/高档位对应不同轨迹配置
基本用法
安装官方包后，可使用 vllm serve 部署模型，然后运行示例推理代码。
限制
无消息压缩时，性能在上下文限制处停滞。需正确配置推理轨迹以实现最佳性能。
许可证
开源：模型检查点、训练数据、完整推理 pipeline 均已开源。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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