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VibeThinker-3B

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6月28日
16:03
16:03官方账号Decoder@Jonathan Kemper
精选
新浪微博发布开源模型VibeThinker-3B，仅30亿参数。在数学和编程基准上，它匹配了DeepSeek V3.2和Kimi K2.5，后两者参数规模大333倍。模型通过多阶段后训练实现高性能。研究人员假设：逻辑推理可压缩进小模型，但广泛世界知识不行。
AI模型VibeThinker-3B新浪推理模型
推荐理由：30亿参数的小模型推理能力居然能打千亿级大模型，新浪VibeThinker-3B在数学和编程上很强，而且开源了。
原文
6月20日
06:15
06:15官方一手marktechpost@Asif Razzaq
VibeThinker-3B是一个3B参数的MIT许可证推理模型，基于Qwen2.5-Coder-3B构建。该模型采用Spectrum-to-Signal后训练流水线。在可验证基准上，它匹配了DeepSeek V3.2和Kimi K2.5的性能。
AI模型VibeThinker-3BQwen2.5-Coder-3BDeepSeek V3.2
事件专题
推荐理由：3B参数就能比肩DeepSeek V3.2和Kimi K2.5，基于Qwen2.5-Coder-3B开源，适合资源受限场景的推理任务。
原文
6月16日
19:02
10:46
10:46官方一手arXiv: DeepSeek@Sen Xu, Shixi Liu, Wei Wang, Jixin Min, Yingwei Dai, Zhibin Yin, Yirong Chen, Xin Zhou, Junlin Zhang
VibeThinker-3B是一个3B参数的小型稠密模型，基于Spectrum-to-Signal后训练范式，通过课程监督微调、多域强化学习和离线自蒸馏提升。在AIME26上达到94.3分（测试时扩展至97.1），LiveCodeBench v6上Pass@1为80.2，最新LeetCode竞赛接受率96.1%。其性能与DeepSeek V3.2、GLM-5和Gemini 3 Pro等旗舰大模型相当或超越。IFEval得分为93.4，表明强推理未损害指令遵循能力。该工作提出了参数压缩-覆盖假说：可验证推理可压缩为紧凑推理核心，而开放域知识需宽参数覆盖。
AI模型VibeThinker-3B推理模型可验证推理
推荐理由：想看看3B小模型怎么打平千亿级大模型？VibeThinker-3B用AIME 94.3分、LiveCodeBench 80.2%的成绩告诉你，小模型也能杀进顶级推理梯队。
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