VibeThinker-1.5B - крупномасштабная языковая модель с 1,5 миллиардами параметров, открытая Weibo AI

Что такое VibeThinker-1.5B?

VibeThinker-1.5B - это крупномасштабная языковая модель с 1,5 миллиардами параметров, открыто представленная Weibo AI. Доработанная на основе Qwen2.5-Math-1.5B от Alibaba, она оптимизирована для решения математических задач и задач кодирования, обладает выдающейся производительностью и лучшими в отрасли показателями вывода. Модель использует схему обучения по принципу "спектр-сигнал" (SSP), которая делится на две фазы: контролируемая тонкая настройка и обучение с подкреплением, и усиливает сигналы, оптимизируя пути, чтобы даже небольшие модели могли эффективно исследовать пространство выводов.

Особенности VibeThinker-1.5B

• Сильные навыки математики и кодированияVibeThinker-1.5B отлично справляется с задачами математических рассуждений и генерации кода, а после тонкой настройки его производительность в области выводов становится лучшей в отрасли, превосходя даже модели с большим числом параметров.
• Эффективная система обучения: Применяя схему обучения по принципу "спектр-сигнал" (SSP), контролируемая тонкая настройка и обучение с усилением делятся на две фазы, сначала фокусируясь на разнообразии, а затем оптимизируя путь с помощью обучения с усилением для достижения усиления сигнала, что позволяет даже небольшим моделям эффективно исследовать пространство выводов.
• Недорогое обучение: Стоимость модели после обучения составляет всего 7 800 долларов, что гораздо меньше, чем сотни тысяч или даже миллионы долларов, которые требуются для аналогичных или более масштабных моделей, что делает ее более экономически эффективной.
• Открытый исходный код и свободный доступ: VibeThinker-1.5B теперь свободно доступен на Hugging Face, GitHub и ModelScope по лицензии MIT и может бесплатно использоваться исследователями и разработчиками, даже в коммерческих целях, что снижает барьер для разработки.
• Поддержка нескольких платформ: Модель поддерживает множество основных платформ, что позволяет пользователям легко выбрать подходящую среду для разработки и развертывания в соответствии со своими потребностями, с высокой степенью гибкости и масштабируемости.

Основные преимущества VibeThinker-1.5B

• Высокопроизводительные возможности рассуждений: Демонстрируют превосходные результаты рассуждений в математических задачах и задачах кодирования, а также могут эффективно решать сложные задачи, превосходя некоторые модели с большим количеством параметров.
• Недорогое обучение и оптимизацияИнновационная система обучения по принципу "спектр-сигнал" позволяет эффективно сократить расходы на обучение, при этом затраты после обучения составили всего 7 800 долларов США, что значительно ниже среднего показателя по отрасли.
• Открытый исходный код и свободный доступ: Следуя протоколу MIT с открытым исходным кодом, он свободно доступен для исследователей и разработчиков, поддерживает коммерческое использование и значительно снижает порог и стоимость использования.
• Поддержка нескольких платформ и простота использования: Модель работает на нескольких платформах, таких как Hugging Face, GitHub и ModelScope, что способствует быстрому развертыванию и использованию, обеспечивая хорошую совместимость и простоту применения.
• Эффективная система обучения: Оптимизация работы модели с помощью комбинации контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением позволяет даже небольшим моделям достигать эффективных рассуждений, повышая полезность и гибкость модели.

Какой официальный сайт у VibeThinker-1.5B?

• Репозиторий GitHub:: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
• Библиотека моделей обнимающихся лиц:: https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2511.06221

Люди, для которых предназначен VibeThinker-1.5B

• Исследователи искусственного интеллекта: Его открытый исходный код и архитектура модели могут быть использованы в академических исследованиях для изучения оптимизации и инноваций в языковых моделях.
• Разработчики и инженеры: Для разработки приложений, требующих эффективных рассуждений и генерации кода, которые могут быть быстро интегрированы в проекты для повышения эффективности разработки.
• специалист по анализу данных: Может использоваться для задач анализа и обработки данных, оптимизируя процессы обработки данных с помощью мощных математических выкладок.
• Преподаватели и студенты: Предоставьте практические инструменты для преподавания машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы помочь студентам лучше понять и применить на практике эти методы.
• бизнес-пользователь: Подходит для предприятий, которым нужны недорогие и высокопроизводительные решения в области искусственного интеллекта, которые можно использовать для разработки коммерческих приложений для интеллектуальной трансформации бизнеса.