o1

用多轮思考循环让模型先推理再作答

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开发框架 🍴 复刻 44 🐛 待处理 3 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 289
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自备Groq/OpenAI/Ollama API

项目预览

o1 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开发框架
开发团队win4r
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自备Groq/OpenAI/Ollama API
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
GitHub 星标★ 289
上线时间2024-09-17 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积46 KB
本站数据更新2026-11-12
维护状态活跃
收录时间2026-11-12
浏览次数0

项目介绍

o1 是一个用 Python 编写的轻量级推理链实验框架,目标是在普通开发者环境中复现类似 o1 的分步推理体验。它把推理过程拆成「思考—验证—修正」的循环,通过调用 Groq、OpenAI 或本地 Ollama 的模型接口,让模型在给出最终答案前先输出中间推理步骤,并在每轮结束后自动判断是否需要继续迭代。项目核心是一个可配置的推理循环控制器,支持设置最大轮次、思考提示词模板和停止条件,用户只需替换模型后端即可对比不同模型在推理链上的表现。它解决的是「单次调用大模型容易跳步、答案不可追溯」的问题,适合用来做推理链提示词实验、模型能力对比和教学演示。代码结构简单,依赖少,便于二次修改,但整体仍处于早期探索阶段,工程化和文档完善度有限。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-12 · 当前星标 ★ 289

核心亮点

  • 推理循环可配置最大轮次与停止条件,便于控制成本与深度
  • 同时支持 Groq、OpenAI 和本地 Ollama 三种后端,切换成本低
  • 代码量小、结构清晰,适合作为推理链提示词实验的起点

不足之处

  • 项目处于早期,文档和示例较少,上手需要读源码
  • 缺少评测基准与效果对比数据,难以量化推理链收益

适用场景

  • 对比不同模型在分步推理任务上的表现
  • 教学演示中展示大模型推理链的迭代过程
  • 作为自定义推理提示词模板的实验脚手架

替代项目

open-o1、g1、thinking-claude

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