VibeThinker-3B：基於Qwen2.5-Coder-3B的3B密集推理模型，採用頻譜到信號後訓練流程
Decision Brief
變化VibeThinker-3B是一個3B參數的MIT許可推理模型，在可驗證基準上與DeepSeek V3.2和Kimi K2.5匹配。
為什麼重要該模型展示了如何用小型密集模型在推理任務上與大型模型競爭，對AI builder在資源受限場景下的模型選擇有參考價值。
誰該關注依賴模型 API 的團隊
受影響技術棧QwenDeepSeekKimi
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VibeThinker-3B是一個3B參數的密集推理模型，基於Qwen2.5-Coder-3B構建，採用創新的頻譜到信號後訓練流程。該模型使用MIT許可證發布，在可驗證基準測試中表現與DeepSeek V3.2和Kimi K2.5相當。這一成果顯示，通過有效的後訓練方法，小型模型也能達到與大型模型相當的推理能力。
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來源
- MarkTechPost
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