2025年2月24日——由360與北京大學聯(lián)合研發(fā)的中等量級推理模型Tiny-R1-32B-Preview正式亮相，僅以5%參數(shù)，逼近Deepseek-R1-671B的性能。
核心突破：小模型，大能量
? 數(shù)學領(lǐng)域：以78.1分（AIME 2024評測）逼近原版R1模型（79.8分），遠超Deepseek-R1-Distill-Llama-70B（70.0分）；
? 綜合性能：在編程（LiveCodeBench 61.6分）、科學（GPQA-Diamond 65.0分）領(lǐng)域全面領(lǐng)先最佳開源70B模型Deepseek-R1-Distill-Llama-70B；
? 效率躍遷：僅需5%參數(shù)量，性能達原版R1的95%以上，推理成本大幅降低。
技術(shù)革新：領(lǐng)域?qū)＞?模型融合
研究團隊使用「分治-融合」策略：
? 基于DeepSeek-R1生成海量領(lǐng)域數(shù)據(jù)，分別訓練數(shù)學、編程、科學三大垂直模型；
? 通過Arcee團隊Mergekit工具智能融合，突破單一模型性能上限，實現(xiàn)多任務均衡優(yōu)化。
開源承諾：推動技術(shù)普惠
? 模型倉庫：https://huggingface.co/qihoo360/TinyR1-32B-Preview
? 即將公開完整技術(shù)報告、訓練代碼及部分數(shù)據(jù)集；
? 踐行開源精神，助力AI社區(qū)共筑高效推理新生態(tài)。
研發(fā)團隊表示：「Tiny-R1-32B-Preview是蒸餾技術(shù)的里程碑，未來將持續(xù)探索更輕量、更強大的通用模型，推動AI技術(shù)普惠化進程?！?/p>
360 團隊: Lin Sun, Guangxiang Zhao, Xiaoqi Jian, Weihong Lin, Yongfu Zhu, Change Jia, Linglin Zhang, Jinzhu Wu, Sai-er Hu, Xiangzheng Zhang
北大團隊: Yuhan Wu, Zihan Jiang, Wenrui Liu, Junting Zhou, Bin Cui, Tong Yang
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