精选理由
Orbit 让万亿参数模型的后训练不再依赖大规模集群，做 RL 微调或大模型优化的团队可以直接在单节点上跑 DeepSeek-V4，建议试试这个开源方案。
Sphere AI Lab 开源了 Orbit，一个强化学习后训练框架，支持在单个 8×B200 节点上对万亿参数模型（如 DeepSeek-V4）进行微调。该框架通过优化内存和计算效率，大幅降低了大规模模型训练的门槛，使得资源有限的团队也能进行高效的后训练。Orbit 的发布解决了万亿参数模型训练需要大规模集群的痛点，有望推动更多研究者和开发者参与大模型的后训练优化。
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Sphere AI Lab 开源了 Orbit，一个强化学习后训练框架，支持在单个 8×B200 节点上对万亿参数模型（如 DeepSeek-V4）进行微调。该框架通过优化内存和计算效率，大幅降低了大规模模型训练的门槛，使得资源有限的团队也能进行高效的后训练。Orbit 的发布解决了万亿参数模型训练需要大规模集群的痛点，有望推动更多研究者和开发者参与大模型的后训练优化。
Sphere AI Lab open-sourced Orbit, an RL post-training framework that enables trillion-parameter models like DeepSeek-V4 to run fine-tuning on a single 8xB200 node.