深度分析 小型模型 Qwen2.5‑7B 透過 CoT 蒸餾與 LoRA 微調在數學競賽題上突破 69% 正確率 本研究利用JohnO’Bryan數學競賽題庫，將DeepSeek‑R1大模型的思考鏈以CoT方式蒸餾至Qwen2.5‑7B，透過LoRA早停微調將正確率提升至69.43%，在MATH‑500上達73.1%。實驗顯示，回應字數低於約50‑100詞會使正確率跌至41.9%，且約40%錯誤源於格式問題，提示可透過後處理提升效能。
