Confucius3-Math

Confucius3-Math（子曰 3 数学模型）是网易有道 AI 团队于 2025 年 6 月 23 日发布的开源大模型，拥有 14B 参数并且专门针对数学教育优化。旨在通过大规模强化学习和创新的数据调度策略，实现高效的推理能力，尤其在中国 K‑12 和高考类数学场景中表现卓越，力图赋能数学教育工具、教学平台和开发者生态。

核心特性与技术优势

专属数学推理：高基准得分

Confucius3-Math 在多个数学基准数据集（如 CK12-MATH、GAOKAO-Bench、MathBench、MATH-500、AIME）上取得行业领先或超越更大模型的成绩，例如在 GAOKAO-Bench 数学题中得分高达 98.46（GAOKAO）／98.5（中文报道）。其针对中国教育体系做了精细调优，具备强大的题型适应性和解题逻辑。

消费级 GPU 高效部署

该模型可在单块 RTX 4090D 或相当级别 GPU 上无须量化运行，推理性能达 DeepSeek R1 的 15 倍，部署成本仅为每百万 token 约 0.15 美元，极具成本优势。

强化学习精调：RL 提升数学思考能力

通过 novel 强化策略及群体相对优势估算器（group-relative advantage estimator）进行 RL 优化，显著提升模型对解题思路的推理能力，实现更稳与准确的数学解答。

性能表现深度对比

各基准数据集成绩细节

• CK12-MATH：得分 92.74，超过 CK12 基准中的多种主流模型。

• GAOKAO-Bench(math)：得分 98.46，高于 DeepSeek-R1、Qwen3‑14B 和 32B 模型。

• MathBench(K12)：得分 95.10，与更大模型表现相当。

• MATH-500：取得 98.80 高分，远超多个同参数模型。

• AIME（数学竞赛）：在 2024/2025 年均优于多数主流开源模型，得分 81.15 / 69.95。

这些成绩体现出 Confucius3-Math 在学术与竞赛类数学问题上的通用性与稳定性。

与通用模型对比

尽管参数量为 14B，Confucius3-Math 的数学表现可超越 32B 级通用模型 DeepSeek-R1 和 Qwen3‑14B，在数学逻辑和复杂推理方面具有显著优势，适用于专用 AI 教育场景。

模型架构与训练流程

RL-Enhanced 数学推理优化

Confucius3-Math 采用 RL-only 后训练方式以及创新的数据调度机制和优势估计方式，使数学思考流程更连贯、推理链更稳定。

资源调度与高效训练

训练成本低至约 2.6 万美元（约 18.7 万人民币），显著优于常见大模型投入，凸显其 “轻成本、高性能” 的特点。

开源透明与部署友好

Confucius3-Math 在 HuggingFace、ModelScope、GitHub 公开发布，包含模型权重、推理脚本、Docker 配置、API 示例和技术白皮书，许可灵活，支持 Transformers/vLLM 快速集成。

快速上手指南

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("netease-youdao/Confucius3-Math", torch_dtype="auto", device_map="auto") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("netease-youdao/Confucius3-Math") SYSTEM_PROMPT = """A conversation... reasoning enclosed in <think>...</think> and answer in <answer>...</answer>.""" messages = [{'role':'system','content':SYSTEM_PROMPT},{'role':'user','content':"请解答此数学题..."}] text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(**inputs) print(outputs)

• 支持中文链条式思考输出。

• 适用于数学教育平台、知识问答系统快速集成。

应用场景与生态前景

AI 教学工具与平台集成

可嵌入在线课堂、作业系统、题库平台，实现自动解题、知识点讲解、步步推导等功能，提升课堂表现和个性化学习效果。

学业辅导与答疑助手

结合模型能力，可开发 Chatbot 辅导产品，辅助中小学学生实现即时反馈与逻辑讲解。

教育研究与数据分析

研究者可基于开源模型分析数学解题流程、建模知识点体系，为 AI 教学评估提供基础工具。

开发者与产品创新

模型可快速集成在各类应用中，如编程答题助手、STEAM 教育工具等，促进 AI 和数学智能交叉创新。

FAQ 常见问题

问：Confucius3-Math 是免费的吗？
答：是的，模型权重、代码和推理工具全部开源、免费，可商用部署。

问：需要什么硬件要求？
答：单块消费级 GPU（如 RTX 4090D）即可运行，无需量化，资源友好。

问：该模型适合哪类问题？
答：主要针对 K-12 数学、高考、竞赛题、逻辑推理题等，表现优于通用模型。

问：如何保证推理稳定性与输出质量？
答：采用 RL-only 后训练、多阶段优化及优势估算机制，保证稳定性与思路清晰度。

问：能否应用于英文数学题或其他语言？
答：目前主要适配中文数学环境，但通用 Transformer 架构支持扩展其他语言问题，需要适配 prompt。

问：如何引入到教育 SaaS 中？
答：可通过 Hugging Face 接口或 self-host 服务部署，结合 API 设置推理请求，实现大规模在线教学应用。

总结与未来展望

Confucius3-Math 是针对数学教育场景优化的高性能开源大模型，集高基准成绩、低成本部署、教育应用集成为一体：

• 优势：高考等重要数学基准表现优异，部署资源门槛低，适合广泛教育场景；

• 开放性：全面开源，促进教育技术创新与二次开发；

• 发展潜力：下一步可扩展至中英文混合题型、图文题理解、个性化教学助手、自动批改系统等功能。

建议 AI 教育工具开发者及教育平台搭建者关注并尝试集成 Confucius3-Math，以提升问题求解能力、教学智能化水平，为教育公平与质量贡献 AI 力量。如需更深入技术引入或案例支持，欢迎访问其 GitHub、Hugging Face demo 页面及技术论文获取详细资源。