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REPOGEO 报告 · LITE

Open-Source-O1/Open-O1

默认分支 main · commit c2e47884 · 扫描时间 2026/5/26 09:23:22

星标 1,342 · Fork 54

AI 可见性总分
30 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 0 · 失败 1
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 Open-Source-O1/Open-O1 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

2 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highabout#1
    Add a concise repository description

    原因:

    复制粘贴的修复
    An open-source large language model (LLM) designed to match proprietary reasoning capabilities, focusing on enhanced long-reasoning and problem-solving through SFT data for CoT Activation.
  • mediumreadme#2
    Clarify the README's opening to emphasize LLM reasoning and counter multimodal misinterpretation

    原因:

    当前
    # Open O1: A Model Matching Proprietary Power with Open-Source Innovation
    
    Our **Open O1** aims to match the powerful capabilities of the proprietary OpenAI O1 model, empowering the community with advanced open-source alternatives. Our model has been developed by curating a set **SFT data for CoT Activation**, which was then used to train both LLaMA and Qwen models. This training approach has endowed the smaller models with enhanced long-reasoning and problem-solving capabilities.
    复制粘贴的修复
    # Open O1: An Open-Source Large Language Model for Advanced Reasoning
    
    Open O1 is an open-source large language model (LLM) project dedicated to matching the advanced reasoning and problem-solving capabilities of proprietary models like OpenAI O1. We achieve this by curating SFT data for CoT Activation, which is then used to train models like LLaMA and Qwen, endowing them with enhanced long-reasoning abilities. Our mission is to empower the community with powerful, accessible AI for complex tasks.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 Open-Source-O1/Open-O1
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Llama 3
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Llama 3 · 被推荐 1 次
  2. Mixtral 8x7B · 被推荐 1 次
  3. Gemma · 被推荐 1 次
  4. Qwen · 被推荐 1 次
  5. Falcon · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What open-source large language models provide advanced reasoning capabilities comparable to proprietary solutions?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Llama 3
    2. Mixtral 8x7B
    3. Gemma
    4. Qwen
    5. Falcon
    6. Yi

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 Open-Source-O1/Open-O1。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How can I enhance smaller open-source language models for complex long-reasoning and problem-solving?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    2. Elasticsearch (elastic/elasticsearch)
    3. Pinecone
    4. Weaviate (weaviate/weaviate)
    5. LangChain (langchain-ai/langchain)
    6. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    7. YaRN (Yet another RoPE-scaling method)
    8. GPT-4
    9. Claude 3 Opus
    10. TRL (Transformer Reinforcement Learning) (huggingface/trl)

    AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 Open-Source-O1/Open-O1。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    fail

    建议:

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of Open-Source-O1/Open-O1?
    pass
    AI 明确点名了 Open-Source-O1/Open-O1

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts Open-Source-O1/Open-O1 in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Open-Source-O1/Open-O1

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo Open-Source-O1/Open-O1 solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 Open-Source-O1/Open-O1

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 Open-Source-O1/Open-O1 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN(README)
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