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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
模型无需越大越强！新浪开源VibeThinker-3B仅以30亿参数，在数学推理、编程竞赛等高难度任务中展现出媲美甚至超越百倍规模大模型的性能。该模型基于Qwen2.5-Coder-3B，通过监督微调、强化学习、自蒸馏等多阶段后训练，将逻辑推理能力深度浓缩。研发团队提出“参数压缩-覆盖假说”，证明结构化任务可高效压缩进小模型。目前已在Hugging Face和GitHub开源，为AI推理轻量化提供全新低成本高性能范式。
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