研究人员开发了 VibeThinker-3B，这是一个拥有 30 亿参数的小型模型，在数学和编码任务上的表现可与更大模型相媲美。该模型基于 Qwen2.5-Coder-3B 构建，并采用了 Spectrum-to-Signal 训练流程，在 AIME26 和 LiveCodeBench 等基准测试中取得了优异成绩。开发者强调，参数密集的小型模型可以提供前沿的推理能力，是对传统扩展定律的补充，但他们也承认在更广泛的通用应用方面存在局限性。 AI
影响 证明了参数密集的小型模型可以实现前沿推理，为特定任务提供了比大型模型更高效的替代方案。
排序理由 研究人员发布了具有基准测试结果的新模型。
- VibeThinker-1.5B
- VibeThinker-3B
- AIME26
- DeepSeek V3.2
- IFEval
- IMO-AnswerBench
- LiveCodeBench v6
- Qwen2.5-Coder-3B
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