DRT-o1-7B es un modelo dedicado a aplicar con éxito el razonamiento de pensamiento prolongado a la traducción automática neuronal (MT). El modelo extrae oraciones en inglés adecuadas para la traducción con pensamiento prolongado y propone un marco multiagente que incluye tres roles: traductor, asesor y evaluador, para sintetizar muestras de MT. DRT-o1-7B y DRT-o1-14B utilizan Qwen2.5-7B-Instruct y Qwen2.5-14B-Instruct como redes troncales para el entrenamiento. La principal ventaja de este modelo radica en su capacidad para manejar estructuras lingüísticas complejas y una comprensión semántica profunda, lo cual es crucial para mejorar la precisión y la naturalidad de la traducción automática.