VibeThinker-1.5B - 微博AI开源的15亿参数大型语言模型

VibeThinker-1.5B是什么

VibeThinker-1.5B是微博AI开源的15亿参数的大型语言模型。基于阿里巴巴的Qwen2.5-Math-1.5B进行精细调整，专为数学和代码任务优化，表现出色，推理性能在行业内处于领先水平。模型采用“谱-信号原则”（SSP）训练框架，分为监督微调和强化学习两个阶段，通过优化路径放大信号，使小模型也能高效探索推理空间。

VibeThinker-1.5B的功能特色

• 强大的数学和代码能力：VibeThinker-1.5B在数学推理和代码生成任务上表现出色，经过精细调整后，其推理性能在行业内处于领先水平，甚至超越了参数量更大的模型。
• 高效的训练框架：采用“谱-信号原则”（SSP）训练框架，将监督微调和强化学习分为两个阶段，先注重多样性，再通过强化学习优化路径，实现信号放大，使小模型也能高效探索推理空间。
• 低成本训练：模型的后期训练成本仅为7800美元，远低于同类或更大规模模型所需的数十万美元甚至数百万美元，具有较高的性价比。
• 开源与免费使用：VibeThinker-1.5B已免费在Hugging Face、GitHub和ModelScope等平台上线，遵循MIT许可证，可供研究人员和开发者免费使用，甚至可用于商业目的，降低了开发门槛。
• 多平台支持：模型支持多种主流平台，方便用户根据需求选择合适的环境进行开发和部署，具有较高的灵活性和可扩展性。

VibeThinker-1.5B的核心优势

• 高性能推理能力：在数学和代码任务上展现出卓越的推理性能，能高效处理复杂问题，超越了部分更大参数量的模型。
• 低成本训练与优化：采用创新的“谱-信号原则”训练框架，有效降低训练成本，后期训练费用仅为7800美元，显著低于行业平均水平。
• 开源与免费使用：遵循MIT开源协议，免费提供给研究人员和开发者，支持商业用途，极大地降低了使用门槛和成本。
• 多平台支持与易用性：模型在Hugging Face、GitHub和ModelScope等多个平台上线，方便用户快速部署和使用，具有良好的兼容性和易用性。
• 高效训练框架：通过监督微调和强化学习相结合的方式，优化模型性能，使小模型也能实现高效推理，提升了模型的实用性和灵活性。

VibeThinker-1.5B官网是什么

• GitHub仓库：https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
• Hugging Face模型库：https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2511.06221

VibeThinker-1.5B的适用人群

• 人工智能研究人员：可以利用其开源代码和模型架构进行学术研究，探索语言模型的优化和创新。
• 开发者和工程师：适用于需要高效推理和代码生成的应用开发，能快速集成到项目中，提升开发效率。
• 数据科学家：可用于数据分析和处理任务，借助其强大的数学推理能力，优化数据处理流程。
• 教育工作者和学生：为机器学习和人工智能的教学提供实用工具，帮助学生更好地理解和实践相关技术。
• 企业用户：适合需要低成本、高性能AI解决方案的企业，可用于商业应用开发，推动业务智能化转型。