Time-R1

用三阶段强化学习，让大模型真正理解时间、预测未来。

Time-R1 是一个旨在赋予大语言模型（LLM）全面时间推理能力的开源框架和资源集合。它解决的是当前 LLM 在处理时间相关任务（如时间理解、事件预测、创意时间生成）时能力不足的问题。项目提出了一种新颖的三阶段强化学习（RL）课程，通过循序渐进的方式训练模型掌握时间推理技能。同时，项目提供了 Time-Bench 基准数据集和预训练模型，方便研究者和开发者直接使用、评估和微调。核心能力包括：基于 RL 的时间推理训练流程、专门的评估基准、以及可复现的预训练模型。项目处于早期阶段，但为时间推理这一垂直领域提供了完整的工具链。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 71

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队ulab-uiuc

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/ulab-uiuc/Time-R1

定价模式free

价格说明开源框架与数据集，Apache-2.0许可，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型large-language-models,reinforcement-learning,temporal-reasoning

GitHub 星标★ 71

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-05-15 00:00:00

最近更新2026-09-03 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

核心亮点

首创三阶段 RL 课程，系统化提升时间推理能力，而非单一技巧
附带 Time-Bench 基准数据集，可量化评估模型时间推理水平
提供预训练模型，开箱即用，降低二次开发门槛

不足之处

项目处于早期，星标仅71，社区生态和文档尚待完善
未提供详细训练配置和硬件要求，复现门槛未知

适用场景

需要 LLM 进行时间敏感问答或事件排序的智能助手
基于历史数据预测未来趋势的金融或商业分析工具
创意写作中需要生成时间线或情节发展的辅助系统

替代项目

TimeLLM、TempReason、TimeBERT

项目介绍

Time-R1 是模型训练领域的开源项目，由 ulab-uiuc 开发，2025 年首次发布。

它收录于模型训练分类，该分类目前共有 518 个项目，GitHub 星标数为 71。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-03。开源框架与数据集，Apache-2.0许可，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：需要LLM进行时间敏感问答或事件排序的智能助手。同类可对比的替代方案包括 TimeLLM、TempReason、TimeBERT。

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