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Nanbeige
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小型语言模型对比：Spark-X2.5-4B、Ling 3.0 Tiny、Nanbeige4.2-3B
在 r/LocalLLaMA 子论坛上的一场讨论，对比了三个小型语言模型：XHToken 的 Spark-X2.5-4B、inclusionAI 的 Ling 3.0 Tiny 和 Nanbeige 的 Nanbeige4.2-3B。用户们正试图找出这些同等规模的模型中，哪一个目前最实用，并指出它们往往会避免在基准测试结果中进行直接比较。
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Qwen3.5-9B 模型通过实验性三循环架构得到增强
一位用户开发了一种受 Nanbeige 4.5 启发的“三循环”模型架构，并将其应用于 Qwen3.5-9B。该实验模型使用 Qwen3.8-27B 的蒸馏 logits 进行训练，与基础 Qwen3.5-9B 相比，在数学、长上下文任务和指令遵循方面表现出显著的改进。然而，由于资源限制，训练被缩短，导致性能出现平台期，推理和翻译能力略有下降。用户认为，通过完整的训练计划和适当的学习率衰减，仍有可能取得进一步的进展。