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English(EN) Scaling former VibeThinker-1.5B to 3B — now it reaches frontier math & coding performance

新的 3B 模型 VibeThinker 在数学和编码方面达到前沿性能

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。

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新的 3B 模型 VibeThinker 在数学和编码方面达到前沿性能

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研究人员发布了具有基准测试结果的新模型。
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  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Used-Negotiation-741 ·

    将 VibeThinker-1.5B 扩展至 3B — 现已达到前沿数学与编码性能

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