Qwen2.5-Math-72B（キューウェンニーテンゴマスナナジュウニビー）
Alibaba QwenチームによるQwen2.5シリーズの数学特化モデル。72Bパラメータで英中バイリンガル数学推論に対応し、MATH・AMC・AIME等の競技数学ベンチマークでオープンソース最高水準を達成。
Qwen2.5-Math-72B とは
Qwen2.5-Math-72B（キューウェン 2.5 マス 72B）は、Alibaba CloudのQwenチームが2024年9月に発表した数学特化大規模言語モデルです。汎用モデルQwen2.5-72Bをベースに数学・科学分野の追加学習を施し、英語・中国語の数学推論を強力にサポートします。
モデルラインナップ
| モデル | パラメータ | 特徴 |
|---|---|---|
| Qwen2.5-Math-1.5B | 1.5B | エッジデバイス向け軽量 |
| Qwen2.5-Math-7B | 7B | バランス型・ローカル推論向け |
| Qwen2.5-Math-72B | 72B | 最高精度・データセンター向け |
主要機能
Chain-of-Thought数学推論
問題を受け取ると、人間の手計算に近いステップバイステップの推論経路（Chain-of-Thought）を生成。中間ステップを明示することで複雑な多段階問題も解けます。
Tool-Integrated Reasoning（TIR）
モデルが推論途中でPythonコードを生成し、実際に実行して結果を取得するループを実装。数値計算・グラフ描画・シンボリック計算（SymPy）を活用した正確な答え導出が可能です。
バイリンガル対応
英語・中国語の数学問題に対応。高校数学から大学院レベルの証明まで幅広く処理可能です。
ベンチマーク性能（2024年9月時点）
| ベンチマーク | Qwen2.5-Math-72B | GPT-4o | DeepSeekMath-7B |
|---|---|---|---|
| MATH-500 | 83.1% | 74.6% | 51.7% |
| AMC 2023 | 68.0% | 50.0% | - |
| AIME 2024 | 23.3% | 9.3% | - |
| GSM8K | 92.9% | 92.9% | 82.9% |
アーキテクチャ詳細
ベースモデル: Qwen2.5-72B（Transformer・GQA・SwiGLU）/ コンテキスト長: 128K tokens / 数学コーパス: 数兆トークン規模 / 学習手法: 継続事前学習→SFT→GRPO/PPO強化学習 / ライセンス: Qwen License（商用利用可）
ローカル利用方法
72Bモデルは4bit量子化で約40GB VRAM。A100 80GB×1枚、またはRTX 4090の2枚構成が推奨環境です。
# Ollama経由（72Bは量子化必須）
ollama run qwen2.5-math:72b-instruct-q4_K_M
よくある質問（FAQ）
Q: Qwen2.5-Math-72BとQwen3の違いは？ A: Qwen2.5-Mathは数学特化、Qwen3（2025年）は汎用推論モデル。競技数学精度ではQwen3-235BがQwen2.5-Math-72Bを上回りますが、数学タスク単独ではQwen2.5-Mathが軽量・効率的。
Q: 日本の数学問題（大学入試・数学オリンピック）は解けるか？ A: 大学入試センター試験・共通テストレベルは高精度。難関大二次試験は部分的に対応、数学オリンピックは一部問題で正解可能。
Q: Tool-Integrated Reasoningを使うには？
A: --think モードまたはtool_use=Trueパラメータを指定。自動でPythonコードを生成・実行するループが起動します。