웨이보 AI에서 오픈소스로 제공하는 15억 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델인 VibeThinker-1.5B

VibeThinker-1.5B란 무엇인가요?

바이브씽커-1.5B는 웨이보 AI가 오픈소스화한 15억 개의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델입니다. 알리바바의 Qwen2.5-Math-1.5B를 기반으로 미세 조정되어 수학 및 코딩 작업에 최적화되어 있으며, 뛰어난 성능과 업계 최고의 추론 성능을 자랑합니다. 이 모델은 감독 미세 조정과 강화 학습의 두 단계로 나뉘는 스펙트럼 신호 원리(SSP) 학습 프레임워크를 채택하고 최적화된 경로를 통해 신호를 증폭하여 작은 모델도 추론 공간을 효율적으로 탐색할 수 있도록 합니다.

VibeThinker-1.5B의 특징

강력한 수학 및 코딩 기술VibeThinker-1.5B는 수학적 추론 및 코드 생성 작업에 탁월하며, 미세 조정 후 추론 성능은 업계 최고 수준으로 파라메트릭 수가 더 많은 모델보다 성능이 뛰어납니다.
효율적인 교육 프레임워크스펙트럼-신호 원리(SSP) 훈련 프레임워크를 채택하여 지도 미세 조정과 강화 학습을 두 단계로 나누어 먼저 다양성에 초점을 맞춘 다음 강화 학습을 통해 경로를 최적화하여 신호 증폭을 달성함으로써 작은 모델도 추론 공간을 효율적으로 탐색할 수 있습니다.
저렴한 비용의 교육이 모델의 사후 교육 비용은 7,800달러에 불과하여 유사하거나 더 큰 규모의 모델에 필요한 수십만 달러 또는 수백만 달러보다 훨씬 저렴하므로 비용 효율성이 높습니다.
오픈 소스 및 무료 액세스VibeThinker-1.5B는 이제 MIT 라이선스에 따라 허깅페이스, 깃허브, 모델스코프에서 무료로 사용할 수 있으며, 연구자와 개발자는 상업적 목적이라도 무료로 사용할 수 있어 개발 장벽을 낮출 수 있게 되었습니다.
멀티 플랫폼 지원이 모델은 다양한 메인스트림 플랫폼을 지원하므로 사용자가 필요에 따라 개발 및 배포에 적합한 환경을 쉽게 선택할 수 있으며, 유연성과 확장성이 뛰어납니다.

VibeThinker-1.5B의 핵심 이점

고성능 추론 기능수학 및 코딩 작업에서 뛰어난 추론 성능을 보여주며, 복잡한 문제를 효율적으로 처리하여 매개변수 수가 부분적으로 더 많은 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.
저비용 교육 및 최적화혁신적인 '스펙트럼 신호 원리' 교육 프레임워크는 교육 비용을 효과적으로 줄여주며, 교육 후 비용은 업계 평균보다 훨씬 낮은 7,800달러에 불과합니다.
오픈 소스 및 무료 액세스MIT 오픈 소스 프로토콜에 따라 연구자와 개발자가 자유롭게 사용할 수 있고 상업적 사용을 지원하며 사용 문턱과 비용을 크게 낮췄습니다.
멀티 플랫폼 지원 및 사용 편의성이 모델은 허깅 페이스, 깃허브, 모델스코프 등 여러 플랫폼에 적용되어 있어 호환성과 사용 편의성이 뛰어나 신속한 배포와 사용이 가능합니다.
효율적인 교육 프레임워크감독 미세 조정과 강화 학습의 조합을 통해 모델 성능을 최적화하면 작은 모델도 효율적인 추론이 가능하여 모델의 유용성과 유연성을 향상시킬 수 있습니다.

VibeThinker-1.5B의 공식 웹사이트는 무엇인가요?

GitHub 리포지토리:: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
포옹하는 얼굴 모델 라이브러리:: https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
arXiv 기술 논문:: https://arxiv.org/pdf/2511.06221

VibeThinker-1.5B의 사람들

인공 지능 연구원오픈 소스 코드와 모델 아키텍처는 언어 모델의 최적화와 혁신을 탐구하는 학술 연구에 사용할 수 있습니다.
개발자 및 엔지니어개발 효율성을 높이기 위해 프로젝트에 빠르게 통합할 수 있는 효율적인 추론 및 코드 생성이 필요한 애플리케이션 개발에 적합합니다.
데이터 과학자강력한 수학적 추론을 통해 데이터 분석 및 처리 작업에 사용하여 데이터 처리 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
교육자 및 학생머신러닝과 인공 지능을 가르치기 위한 실용적인 도구를 제공하여 학생들이 기술을 더 잘 이해하고 실습할 수 있도록 돕습니다.
비즈니스 사용자지능형 비즈니스 혁신을 추진하기 위해 상용 애플리케이션 개발에 사용할 수 있는 저비용, 고성능 AI 솔루션이 필요한 기업에 적합합니다.