Недавние большие языковые модели демонстрируют сильные способности к математическому рассуждению, однако эти достижения в значительной степени опираются на англоцентричные ресурсы, оставляя такие языки с низким уровнем ресурсов, как урду, с ограниченными возможностями. Чтобы восполнить этот пробел, исследователи разработали Riazi-8B — модель на урду, специально предназначенную для решения многошаговых математических задач. Модель была создана посредством двухэтапного процесса адаптации, включающего продолжение предобучения на урду-версии Википедии и контролируемое тонкое дообучение (supervised fine-tuning) на данных цепочки рассуждений (Chain-of-Thought) на урду, полученных из GSM8K. Оценка Riazi-8B проводилась на бенчмарке MGSM-Urdu по сравнению с существующими моделями, тонко настроенными для инструкций на урду. Результаты показали последовательные улучшения в правильности ответов, качестве рассуждений, полноте ответов и генерации текста на урду по сравнению с базовыми моделями. Эти выводы демонстрируют, что сочетание адаптации языка урду с тонким дообучением, ориентированным на рассуждения, эффективно расширяет возможности математического рассуждения для языков с низким уровнем ресурсов.