VibeThinker-1.5B - Weibo AI abre un modelo lingüístico a gran escala con 1.500 millones de parámetros

¿Qué es VibeThinker-1.5B?

VibeThinker-1.5B es un modelo lingüístico a gran escala de 1.500 millones de parámetros de código abierto de Weibo AI. Basado en el modelo Qwen2.5-Math-1.5B de Alibaba, está optimizado para tareas matemáticas y de codificación, con un rendimiento excepcional y una capacidad de inferencia líder en el sector. El modelo adopta el marco de entrenamiento Spectral-Signal Principle (SSP), que se divide en dos fases: ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo, y amplifica las señales a través de rutas optimizadas, lo que permite que incluso los modelos pequeños exploren eficientemente el espacio de inferencia.

Características de VibeThinker-1.5B

• Conocimientos sólidos de matemáticas y programaciónVibeThinker-1.5B destaca en tareas de razonamiento matemático y generación de código y, tras un ajuste preciso, su rendimiento de inferencia es líder en el sector, superando incluso a modelos con recuentos paramétricos mayores.
• Marco de formación eficazEl objetivo de este proyecto es mejorar la eficacia de los modelos de inferencia mediante la adopción de un marco de entrenamiento basado en el principio espectro-señal (SSP), el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo se dividen en dos fases, centrándose primero en la diversidad y optimizando después el camino mediante el aprendizaje por refuerzo para lograr la amplificación de la señal, lo que permite que incluso los modelos pequeños exploren eficientemente el espacio de inferencia.
• Formación barataEl coste postentrenamiento del modelo es de sólo 7.800 dólares, muy inferior a los cientos de miles o incluso millones de dólares que requieren modelos similares o de mayor escala, lo que lo hace más rentable.
• Código abierto y libre accesoVibeThinker-1.5B ya está disponible gratuitamente en Hugging Face, GitHub y ModelScope, siguiendo la licencia MIT, y puede ser utilizado gratuitamente por investigadores y desarrolladores, incluso con fines comerciales, reduciendo la barrera de desarrollo.
• Soporte multiplataformaEl modelo es compatible con diversas plataformas principales, lo que facilita a los usuarios la elección del entorno adecuado para el desarrollo y la implantación en función de sus necesidades, con un alto grado de flexibilidad y escalabilidad.

Principales ventajas de VibeThinker-1.5B

• Capacidad de razonamiento de alto rendimientoDemuestran un rendimiento de razonamiento superior en tareas matemáticas y de codificación, y pueden tratar eficazmente problemas complejos, superando a los modelos con un número parcialmente mayor de parámetros.
• Formación y optimización de bajo costeEl innovador marco de formación "Principio espectro-señal" reduce eficazmente los costes de formación, con unos costes posteriores a la formación de sólo 7.800 dólares, significativamente inferiores a la media del sector.
• Código abierto y libre acceso: Siguiendo el protocolo de código abierto del MIT, está disponible gratuitamente para investigadores y desarrolladores, admite el uso comercial y reduce en gran medida el umbral y el coste de uso.
• Compatibilidad multiplataforma y facilidad de usoEl modelo está disponible en múltiples plataformas, como Hugging Face, GitHub y ModelScope, lo que facilita su rápida implantación y utilización con una buena compatibilidad y facilidad de uso.
• Marco de formación eficazLa optimización del rendimiento del modelo mediante una combinación de ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo permite que incluso los modelos pequeños logren un razonamiento eficiente, mejorando la utilidad y la flexibilidad del modelo.

¿Cuál es la página web oficial de VibeThinker-1.5B?

• Repositorio GitHub:: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
• Biblioteca de modelos de caras abrazadas:: https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
• Documento técnico arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2511.06221

Personas a las que va dirigido VibeThinker-1.5B

• Investigadores en inteligencia artificialEl código fuente abierto y la arquitectura del modelo pueden utilizarse en la investigación académica para explorar la optimización y la innovación en los modelos lingüísticos.
• Desarrolladores e ingenieros: Para el desarrollo de aplicaciones que requieren un razonamiento y una generación de código eficaces que puedan integrarse rápidamente en los proyectos para mejorar la eficacia del desarrollo.
• científico de datos: Puede utilizarse en tareas de análisis y tratamiento de datos para optimizar los procesos de tratamiento de datos gracias a su potente razonamiento matemático.
• Educadores y estudiantes: Proporcionar herramientas prácticas para la enseñanza del aprendizaje automático y la inteligencia artificial con el fin de ayudar a los estudiantes a comprender y practicar mejor las técnicas.
• usuario empresarialAdecuado para empresas que necesitan soluciones de IA de bajo coste y alto rendimiento que puedan utilizarse para el desarrollo de aplicaciones comerciales con el fin de impulsar la transformación empresarial inteligente.