# InternLM brengt AutoVerifier-model uit voor het beoordelen van wiskundige bewijzen op Hugging Face

> Het nieuwe model controleert bewijzen in natuurlijke taal, wijst fouten aan en markeert de eerste onjuiste stap. Zo kunnen inzendingen voor AdvancedMathBench worden beoordeeld.

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

Het AutoVerifier-model van InternLM staat nu op Hugging Face. Het is gebouwd op de Qwen3_5Moe-architectuur. Het model leest een opgave, eventueel een voorbeeldoplossing en een kandidaatbewijs dat stap voor stap is uitgewerkt. Vervolgens geeft het aan of het bewijs correct is, welke fouten erin staan en wat de index van de eerste fout is. Het model bestaat uit 40 safetensor-bestanden, samen goed voor ongeveer 68 GiB, en gebruikt de InternS1Tokenizer. Het is bedoeld als automatische beoordelaar voor de ProverBench-suite van AdvancedMathBench, al waarschuwt de aanbieder dat het model nog fouten kan maken.

Je kunt het model uitvoeren zonder de gewichten te laden: maak een prompt met de meegeleverde template proof_verifier.md en voer die vervolgens in het chatformat van de tokenizer in.

## De feiten

- Modelgrootte: 68 GiB, verdeeld over 40 safetensor-bestanden
- Gepubliceerd op Hugging Face: 29 september 2026

## Waarom het ertoe doet

Het biedt onderzoekers een snelle, geautomatiseerde manier om ingewikkelde wiskundige bewijzen te beoordelen, zonder dat daar handmatige beoordeling voor nodig is.

## Bronnen en referenties

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

Laatst bijgewerkt: 2026-09-29