# InternLM publie sur Hugging Face le modèle AutoVerifier, conçu pour évaluer des preuves mathématiques

> Ce nouveau modèle examine les démonstrations en langage naturel, signale les erreurs et repère la première étape incorrecte afin d’évaluer les travaux soumis à AdvancedMathBench.

Oossa · 2026-09-29 · https://oossa.com/fr/internlm-releases-autoverifier-model-for-grading-math-proofs-on-hugging-face

Hugging Face héberge désormais le modèle AutoVerifier d’InternLM, fondé sur l’architecture Qwen3_5Moe. Il lit un problème, une solution de référence facultative et une démonstration candidate détaillée étape par étape, puis indique si celle-ci est correcte, signale les éventuelles erreurs et précise l’indice de la première erreur. Le modèle est distribué sous la forme de 40 fragments safetensor, pour un total d’environ 68 GiB, et utilise InternS1Tokenizer. Il est conçu pour évaluer automatiquement la suite ProverBench d’AdvancedMathBench, même si son fournisseur précise qu’il peut encore commettre des erreurs.

On peut exécuter le modèle sans charger ses poids en créant une invite à partir du modèle proof_verifier.md fourni, puis en la transmettant au format de conversation du tokenizer.

## Les faits

- Taille du modèle : 68 GiB répartis sur 40 fragments safetensor
- Publié sur Hugging Face : 29 septembre 2026

## Pourquoi c'est important

Il offre aux chercheurs un moyen rapide et automatisé d’évaluer des démonstrations mathématiques complexes sans correction manuelle.

## Sources et références

1. [New model on Hugging Face: internlm/AdvancedMathBench-AutoVerifier (image-text-to-text)](https://huggingface.co/internlm/AdvancedMathBench-AutoVerifier) – InternLM, 2026-09-29

Dernière mise à jour: 2026-09-29