beyoru/Deepseek-v4-pro-max-distill-1000x

该数据集包含由DeepSeek-V4-Pro（`reasoning_effort=max`，`thinking.enabled=true`）生成的推理痕迹和最终答案，使用的提示样本来自`Jackrong/GLM-5.1-Reasoning-1M-Cleaned`数据集。目标是检查质量。数据集包含1000个样本，主要语言为英语，也有一些中文/多语言STEM内容。每个样本都是一个JSON对象，包含id、domain、prompt、reasoning、response、model和usage等字段。

This dataset contains reasoning traces and final answers generated by **DeepSeek-V4-Pro** (`reasoning_effort=max`, `thinking.enabled=true`) using prompts sampled from [`Jackrong/GLM-5.1-Reasoning-1M-Cleaned`](https://huggingface.co/datasets/Jackrong/GLM-5.1-Reasoning-1M-Cleaned). Goal: just check quality. The dataset contains 1000 samples, primarily in English, with some Chinese / multilingual STEM content. Each sample is a JSON object with fields including id, domain, prompt, reasoning, response, model, and usage.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自对DeepSeek-V4-Pro模型的蒸馏过程，利用其完整且开放的链式思维（Chain-of-Thought）能力作为监督信号。数据构建从Jackrong/GLM-5.1-Reasoning-1M-Cleaned数据集中采样提示，设定最大推理努力等级，从而捕获模型在处理复杂数学推理与编程问题时的原始思维轨迹与最终答案。每个样本均包含完整的推理链与对应响应，确保了学生模型能够精准复现教师模型的推理行为。

特点

数据集共计1000条样本，涵盖数学、科学、多语言STEM及代码等多个领域，呈现出高度的领域多样性与推理深度。其核心优势在于保留了DeepSeek-V4-Pro产出的完整推理内容，而不仅是摘要或隐藏的推理令牌，为知识蒸馏提供了不可或缺的细粒度监控信号。数据格式采用JSON Lines存储，每条记录包含提示、推理链、答案及令牌使用统计，便于后续分析与筛选。

使用方法

该数据集适用于监督微调或知识蒸馏任务，用户可直接加载output.jsonl文件读取提示与对应的推理链及最终答案。通过分离的train与train_math数据分片，可针对数学领域进行专项训练或混合领域泛化实验。使用时需注意train_math分片源自MATH数据集的变体，存在潜在的答案泄露风险，不宜用于评估标准数学基准测试。建议结合拒绝采样策略扩展数据集规模或按领域过滤生成专用子集。

背景与挑战

背景概述

Deepseek-v4-pro-max-distill-1000x数据集由研究者beyoru于2026年4月创建，旨在通过知识蒸馏技术将高性能推理模型DeepSeek-V4-Pro的完整思维链（CoT）迁移至小型学生模型。核心研究问题在于，传统闭源模型如OpenAI和Gemini隐藏了内部推理过程，仅输出摘要，难以作为有效的监督信号；而DeepSeek-V4-Pro则公开完整推理轨迹，为蒸馏训练提供了理想的教学信号。该数据集包含1000个样本，涵盖数学、代码及多语言STEM领域，源于Jackrong的GLM-5.1-Reasoning-1M-Cleaned数据集，并以极低成本（约5.46美元）完成生成。其发布为推理增强型小模型的训练开辟了新路径，在自然语言处理与强化学习交叉领域具有显著影响力，尤其推动了对可解释、可复现推理过程的研究。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于如何有效蒸馏高质量的推理能力。首先，从领域问题角度看，现有开源大模型的推理能力与闭源模型存在差距，而蒸馏过程中若学生模型无法忠实复现教师模型的完整推理链，则可能导致推理质量下降，尤其是在数学和代码等需要精确逻辑的领域。其次，构建过程中面临多重技术难点：一是教师模型DeepSeek-V4-Pro的推理成本虽低，但生成1000个样本仍需平衡质量与开销，且需确保样本多样性以覆盖不同难度与领域；二是数据标注与质量控制，例如从源数据集中筛选有效提示，避免因图片缺失导致推理链断裂；三是蒸馏策略的探索，如尝试角色扮演式推理的蒸馏，尚处于规划阶段。此外，数据集规模较小（1K<n<10K），泛化性能存疑，未来需通过拒绝采样等方式扩充至更多样本以提升鲁棒性。

常用场景

经典使用场景

Deepseek-v4-pro-max-distill-1000x数据集的核心应用场景在于知识蒸馏，特别是对大型语言模型的推理能力进行压缩与迁移。该数据集收录了由DeepSeek-V4-Pro模型在最大推理努力下生成的完整链式思维轨迹与最终答案，覆盖数学、代码及多语言STEM领域。研究者可利用这些高质量推理样本作为监督信号，训练轻量级学生模型复现教师模型的复杂推理行为，从而在保持性能的同时显著降低计算开销。这一范式为构建高效、可部署的推理模型提供了坚实的数据基础。

衍生相关工作

基于该数据集，已衍生出若干具有影响力的研究路径。其数学子集与MathForge数据集联动，后者在ICLR 2026上发布，通过难度感知重述增强了MATH基准，从而为数学推理蒸馏提供了更丰富的训练样本。受此启发，规划中的代码子集与基于拒绝采样的v2版本将进一步扩展推理多样性。此外，社区正在探索角色扮演式链式思维蒸馏风格，如Aesir-Character-CoT-roleplay系列，试图将结构化推理与对话个性融合。这些衍生工作共同构建了一个以推理能力可移植性为核心的生态，持续推动着蒸馏技术向更深层次发展。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于利用前沿的大语言模型DeepSeek-V4-Pro进行完整的思维链蒸馏，旨在弥补OpenAI、Gemini等主流模型因安全策略隐藏原始推理过程而无法用于监督训练的缺憾。通过释放完整的推理轨迹作为监督信号，数据集为训练轻量级学生模型复现教师模型的复杂数学与代码推理能力提供了高质量素材。其所采用的蒸馏方案紧密贴合链式推理与知识迁移的前沿探索，关联事件包括以极低成本（约5.46美元）生成千条样本的实践，以及未来计划中通过拒绝采样扩充样本量和引入角色扮演蒸馏风格，展现出在资源受限环境下推动推理模型广泛民主化的影响与意义。