Qwen3-4B-Thinking-Gemini-Distill惊艳效果展示：9.11 vs 9.9小数比较全链路中文推理截图集

科技前沿 • 2026-04-27 12:53 • 阅读 0

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Qwen3-4B-Thinking-2507-Gemini-Distill是基于Qwen3-4B-Thinking-2507的社区蒸馏版本，由TeichAI使用Gemini 2.5 Flash生成的5440万tokens监督微调而成。这个推理模型v1.0版本具有以下核心特点：

强制thinking标签触发机制：确保模型始终展示详细推理过程
中文思考链条可视化：特别适合教学演示、逻辑验证与可解释性AI应用
四场景快速测试：内置数学推理、逻辑分析、代码生成和知识问答四种测试模式

2.1 部署镜像

在平台镜像市场选择ins-qwen3-thinking-gemini-distill-v1，点击"部署实例"。等待实例状态变为"已启动"，首次启动需要15-20秒加载4B参数至显存。

2.2 访问Web界面

在实例列表中找到刚部署的实例，点击"WEB入口"按钮即可打开推理模型交互页面。

2.3 执行测试

在测试网页上按以下流程验证功能：

选择测试场景：点击输入框下方的快捷按钮选择测试场景
自定义问题：在输入框中输入自定义问题，如"9.11和9.9哪个大？请详细说明推理过程"
发送请求：点击"发送"按钮或按Enter键
查看结果：检查输出是否包含推理过程和最终答案

3.1 问题输入

我们输入问题："请比较9.11和9.9的大小，详细展示推理过程"。模型立即开始思考，黄色背景区域显示详细的推理链条。

3.2 推理过程展示

模型展示了完整的思考过程：

数值对齐：首先将两个数字对齐小数位数，9.11保持不变，9.9补全为9.90
逐位比较：从左到右逐位比较
- 整数部分：9=9
- 第一位小数：1<9
得出结论：由于第一位小数9.9更大，因此9.9>9.11

3.3 最终答案

在白色背景区域，模型给出明确结论："9.9 > 9.11"，并附上简短解释。

项目详情模型规模4B参数(40亿)，2个Safetensors分片权重来源TeichAI社区蒸馏版本基座模型Qwen3-4B-Thinking-2507架构特点混合软链架构思考触发强制 XML标签触发上下文长度最大40960 tokens显存占用约8-10 GB推理速度约10-20 tokens/秒(RTX 4090)

5.1 中文深度思考

模型通过System Prompt强制引导，始终使用中文展示详细推理过程，最后给出结构化答案。

5.2 思考过程可视化

WebUI自动解析

… 标签，将思考过程与最终答案分开展示，便于观察模型推理逻辑。

5.3 多轮对话支持

支持上下文历史保持，可进行追问和澄清，保持对话连贯性。

场景说明价值教学演示展示大模型推理过程的可解释性学生可观察模型如何从问题拆解到结论得出逻辑验证验证复杂逻辑题的推理路径是否正确对比模型思考过程与标准答案的差异内容生成生成需要详细论证的文本利用思考过程作为草稿，最终答案作为结论模型对比与原版Qwen3-Thinking对比回答风格观察Gemini蒸馏带来的行为特征差异

Qwen3-4B-Thinking-Gemini-Distill模型通过9.11 vs 9.9的小数比较案例，展示了其强大的中文推理能力和详细思考过程可视化功能。这个社区蒸馏版本继承了原版Qwen3-Thinking的优势，同时通过Gemini 2.5 Flash的蒸馏训练，获得了更详细的步骤分解和更多边界条件检查能力。

对于教育工作者、AI研究者和逻辑推理任务开发者来说，这个模型提供了一个绝佳的工具，可以直观展示AI的思考过程，增强模型的可解释性和可信度。

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