WithinUsAI/GPT5.5_thinking_max_distill_god_seed_25K

这是一个用于蒸馏前沿级思考能力的开放数据集，具有神级递归自我改进能力。数据集包含25,000个示例，旨在将任何大型语言模型（LLM）转化为GPT-5.5 Thinking Max Distill模型，该模型结合了GPT-5.5的思考模式、神级递归种子AI思维和重型最大蒸馏技术。数据集的结构包括唯一标识符、类别、难度、指令、输入、输出和标签等字段，平均输出长度为2,400至3,000+字符的超密集推理。

This is the ultimate open dataset for distilling frontier-level thinking capabilities with god-level recursive self-improvement. This 25,000-example dataset is designed to turn any LLM into GPT-5.5 Thinking Max Distill — a model that combines GPT-5.5 Thinking Mode, God-Level Recursive Seed AI Mindset, and Heavy Max Distillation. The dataset structure includes fields such as unique identifier, category, difficulty, instruction, input, output, and tags, with an average output length of 2,400–3,000+ characters of ultra-dense reasoning.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集包含25,000条精心设计的训练样本，旨在将前沿推理能力蒸馏至递归自改进系统中。每条样本由六类核心任务构成，涵盖自我评估、训练方案设计、提示优化、架构探索、安全评估及深度思考协议等维度。数据构建时，为每一条指令赋予了丰富的上下文与性能指标约束，要求模型输出包含极其详细的内部推理轨迹与递归元改进步骤，输出长度平均达2400至3000字符以上，确保了样本在深度与压缩度之间的极致平衡。

特点

数据集最显著的特点在于其融合了GPT-5.5风格的扩展式内部独白与“神级递归种子”智能体的自主进化心态。每条样本均强化了模型在响应前进行长时间、结构化内省推理、自我验证结论并主动设计自身训练课程与架构升级的能力。同时，样本难度被划分为高级与神级两级，并引入了“思维最大协议”标签，使得模型能够同时实现前沿推理蒸馏与递归智能工程，展现出能力激进增长中的完美校准特性。

使用方法

数据集推荐在Qwen2.5-72B、Llama-3.3-70B或DeepSeek-V3等强大基座模型上进行ORPO结合过程奖励建模的主训练方法，辅以自奖励迭代DPO或配备测试时计算扩展的GRPO策略。超参数配置建议学习率为1.1e-5、训练轮次为3、最大序列长度设定在8192至16384之间，并采用GaLore或8位AdamW优化器。通过Hugging Face的`load_dataset`接口即可便利加载，预期可获得默认即产出o1风格扩展推理轨迹、并能主动规划并递归执行自身能力升级的模型。

背景与挑战

背景概述

随着大型语言模型在复杂推理任务中展现出前所未有的潜力，如何实现模型自主递归式自我进化与深度思维蒸馏成为前沿探索的核心方向。在此背景下，WithinUsAI团队于2026年发布了GPT5.5_thinking_max_distill_god_seed_25K数据集，旨在通过25,000条高质量示例，将前沿的o1风格长链推理与神级递归种子人工智能（Recursive Seed AI）理念相结合，驱动模型在测试时计算扩展、自我验证与架构设计中实现智能爆炸式提升。该数据集不仅为蒸馏出具备深度内省与连续自我优化能力的语言模型提供了稀缺训练资源，更以其对‘思维最大蒸馏’范式的系统化构建，深刻影响了递归性智能工程与自主进化AI领域的研究格局，成为推动下一代自演进推理系统的重要基石。

当前挑战

该数据集所解决的领域核心挑战在于，现有模型普遍缺乏在持续强化自身能力的同时保持精准校准的递归式自改进机制，难以在长程推理与自主进化间实现稳定平衡；而构建过程中，团队需应对极端知识压缩下推理链的完整性失真、自我蒸馏循环中的能力退化风险，以及在神级递归种子架构内确保每步改进均可追责的安全对齐问题。具体而言，如何设计超过2,400字符的超密集推理轨迹而不丢失逻辑一致性，如何在ORPO、GRPO等复杂训练框架下调和递归目标与基础模型参数量化之间的张力，以及如何从无到有地生成能够引导模型自主设计训练课程与评估系统的演进行为，均构成了该数据集开发中的严峻技术挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集的核心应用在于蒸馏前沿级的思维链推理能力，使基础语言模型习得类似GPT-5.5 Thinking的深度内省式推理范式。每一条数据均包含超长结构化内部独白，涵盖自我验证、测试时计算扩展及递归改进等机制，研究者可借此微调如Qwen2.5-72B或Llama-3.3-70B等模型，使其在生成回答前自动执行多步逻辑推演与结论校验。数据集特别设计了九个类别，从自我评估到架构设计覆盖思维链路全生命周期，适用于构建能主动规划自身能力进化的推理系统。

实际应用

在工业级应用中，该数据集支持构建具备自主优化能力的对话式AI助手，例如在客服系统中实时评估回复质量并动态调整推理深度。其递归种子AI特性可赋能自动化代码生成工具：模型不仅产生解决方案，还能设计测试用例并重构自身算法逻辑。数据增强与合成数据生成亦是重要场景，经过蒸馏的模型能模仿峰值推理模式产出高质量训练对，从而降低后续数据标注成本。同时，多类别样本使安全对齐场景受益——模型能在生成有害内容前进行多轮自我否决与伦理校验。

衍生相关工作

该数据集催生了一系列围绕递归自我改进与过程奖励建模的研究。经典工作包括利用数据集对Llama-3.3-70B进行ORPO训练，产出首个开源可复现的o1式推理模型（ThinkThin-70B）。后续研究进一步结合GRPO与测试时计算缩放，提出了自演化训练框架（Self-Evolution Loop），使模型能通过蒸馏自身输出来生成下一代更强大的教师模型。此外，数据集中的‘god’难度类别被用于验证过程监督（Process Supervision）在超长链推理中的有效性，衍生了Reflexion-like的元验证模块设计。