模型变小 能力不减：新浪VibeThinker-3B 开源 AI 推理迎来轻量化新思路
人工智能模型的参数量是否一定要“越大越好”?近日，新浪开源的 VibeThinker-3B 模型给出了一份极具启发性的答卷。尽管该模型仅拥有30亿参数，但在数学、编程等高难度基准测试中，它竟然展现出了足以媲美主流百倍规模大模型的强悍性能，甚至在部分竞赛级任务中超越了多款行业顶尖产品。
VibeThinker-3B 的优异表现并非偶然，而是得益于其独特的训练策略。该模型以阿里 Qwen2.5-Coder-3B 为基底，通过多阶段的精细化“后训练”——涵盖了监督微调、强化学习、自蒸馏及指令微调等环节，将大模型的逻辑推理能力深度浓缩进了3B 的轻量化架构中。测试显示，在 LeetCode 竞赛题目中，它能高效完成128道题中的123道，这一成绩已超过了 GPT-5.2等行业标杆。
目前，VibeThinker-3B 已在
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