VibeThinker-1.5B：微博开源的1.5B小参数量高性价比强推理模型

原创发布日期：2025-11-20

一、VibeThinker-1.5B是什么？

VibeThinker-1.5B是一款仅1.5B参数的开源小参数量密集型模型，核心突破在于通过“频谱到信号原理（SSP）”和两阶段多样性探索蒸馏+强化学习优化，打破了“小模型缺乏强推理能力”的传统认知。该模型在AIME、HMMT等竞争性数学基准测试及编码任务中，性能超越多款更大参数量模型，甚至接近部分闭源模型，而训练成本仅7800美元，远低于同类高性能模型。模型支持通过Hugging Face、ModelScope直接下载，适配transformers、vLLM、SGLang等主流框架，部署门槛低、推理效率高，适用于教育辅导、开发者工具、边缘设备部署、科研实验等多个场景，为用户提供高性价比的强推理AI解决方案。

在AI模型领域，参数规模往往被视为性能的重要指标——传统大模型（如100B+参数）虽能实现强推理，但存在训练成本高、部署门槛高（需高显存硬件）、推理速度慢等问题；而小模型（通常指10B以下参数）虽具备轻量化优势，却普遍在复杂推理任务中表现乏力。VibeThinker-1.5B的出现填补了这一空白：它既保留了小模型“低成本、高效率、易部署”的核心优势，又通过创新的训练技术，在推理核心场景（数学、编码）中达到了20B级别开源模型的性能水平，部分指标接近MiniMax-M1等闭源模型。

从研发背景来看，VibeThinker-1.5B的诞生源于对“小模型推理能力上限”的探索。微博AI团队提出“无需依赖超大参数，通过优化训练范式即可激发小模型深层逻辑推理能力”的思路，最终通过“频谱到信号原理（SSP）”构建了高效训练框架，成功将1.5B参数模型打造成一款“小而强”的推理利器。目前，该模型已完全开源，用户可通过Hugging Face、ModelScope获取权重文件，结合主流深度学习框架快速使用或二次开发。

为直观展示VibeThinker-1.5B与同类模型的核心差异，以下是关键指标对比表：

模型名称	参数规模	训练成本	核心优势	适用场景
VibeThinker-1.5B	1.5B	7800美元	小参数、强推理、低成本、易部署	数学解题、编码辅助
DeepSeek R1	671B	294K美元	大参数、推理性能强	复杂推理、专业任务
GPT-OSS-20B-Medium	20B	未公开（预估百万级）	开源、综合推理能力均衡	多场景通用推理
MiniMax-M1（闭源）	未公开（预估100B+）	535K美元	闭源、推理精度高	商业级复杂推理任务
普通1.5B模型（如Llama-2-1.5B）	1.5B	低（数千美元）	轻量化、部署易	简单文本生成、问答

注：数据来源于VibeThinker官方论文及公开技术报告，训练成本为模型训练阶段的硬件与计算资源总成本，不含后续优化费用。

VibeThinker-1.5B：微博开源的1.5B小参数量高性价比强推理模型

二、功能特色

VibeThinker-1.5B的核心价值集中在“小参数、强推理、高性价比、易使用”四大维度，具体功能特色如下：

1. 极致轻量化：小参数带来全场景适配

作为仅1.5B参数的模型，VibeThinker-1.5B在部署和使用上具备极强的灵活性：

低显存需求：FP16精度下显存占用仅需4-6GB，INT8量化后可降至2-3GB，普通消费级显卡（如RTX 3060、3070）即可满足单机部署需求，无需专业数据中心级GPU；
快速推理响应：单条数学题或编码任务推理时间仅需数百毫秒（取决于输入长度），比20B级模型推理速度快3-5倍，支持高并发场景；
边缘设备兼容：量化后可适配嵌入式设备、个人PC、笔记本电脑等边缘终端，无需依赖云端算力，降低数据隐私风险和网络依赖。

2. 推理能力突出：数学与编码任务表现优异

VibeThinker-1.5B的核心优势是“针对性强、推理精度高”，尤其在数学和编码两大核心场景中表现亮眼：

数学推理：在AIME24（美国数学邀请赛）、AIME25、HMMT25（哈佛-麻省理工数学竞赛）等竞争性数学基准中，准确率超越DeepSeek R1-0120（671B参数），与GPT-OSS-20B-Medium（20B参数）持平，部分题目正确率接近MiniMax-M1（闭源强推理模型）；在GPQA（通用数学推理基准）中，也展现出对复杂逻辑推导、多步骤计算的强处理能力；
编码能力：在LiveCodeBench v5/v6（主流编码基准测试）中，支持Python、Java、C++等主流编程语言，能完成算法实现、代码调试、脚本生成等任务，性能优于同参数规模模型，满足开发者日常辅助需求；
推理过程可解释：生成答案时会附带清晰的步骤拆解（如数学题的公式推导、编码题的逻辑说明），而非直接输出结果，便于用户理解和验证。

3. 创新训练技术：低成本实现高性能

VibeThinker-1.5B的性能突破源于其创新的训练范式，核心是“频谱到信号原理（SSP）”+“两阶段优化”，既保证了模型能力，又极大降低了训练成本：

训练成本仅7800美元：远低于同类高性能模型（DeepSeek R1约294K美元、MiniMax-M1约535K美元），仅为传统大模型训练成本的1%-3%，为中小团队和个人开发者提供了“低成本复现强推理模型”的参考方案；
无依赖稀缺数据：训练数据基于公开数学、编码数据集构建，未依赖专有或稀缺数据，确保模型开源可用性和可复现性；
训练效率高：两阶段训练流程（SFT+RL）无需超长训练周期，普通GPU集群即可完成训练，降低了技术落地门槛。

4. 开源兼容：生态完善，易集成易扩展

VibeThinker-1.5B完全遵循开源生态标准，适配主流工具链，用户无需额外开发适配代码即可快速使用：

多平台模型下载：支持Hugging Face、ModelScope两大主流模型平台下载，提供完整的权重文件、配置文件和使用说明；
多框架支持：兼容transformers、PyTorch、TensorFlow等基础深度学习框架，同时支持vLLM、SGLang等推理加速框架，可进一步提升推理吞吐量和响应速度；
灵活参数配置：提供清晰的推理参数建议（temperature、top_p、max token length等），用户可根据任务场景调整，平衡推理精度和多样性；
完整评估方案：仓库提供数学和编码任务的详细评估脚本，支持多GPU/多节点分布式评估，方便用户复现模型性能或对比优化效果。

5. 高性价比：全生命周期成本优势显著

从“训练-部署-使用”全生命周期来看，VibeThinker-1.5B的性价比优势贯穿始终：

训练阶段：无需昂贵的大集群资源，中小团队可负担；
部署阶段：无需高显存GPU，单机或边缘设备即可部署，降低硬件采购成本；
使用阶段：推理速度快、能耗低，长期运行的算力成本远低于大模型。

VibeThinker-1.5B：微博开源的1.5B小参数量高性价比强推理模型

三、技术细节

VibeThinker-1.5B的核心技术创新集中在“训练范式设计”和“推理优化”两方面，其底层逻辑是“通过高效的知识提取和策略优化，让小模型学会大模型的推理逻辑”，而非单纯堆砌参数。以下从核心技术原理、训练流程、模型架构三个维度详细解析：

1. 核心技术原理：频谱到信号原理（SSP）

VibeThinker-1.5B的训练核心基于频谱到信号原理（Spectrum-to-Signal Principle, SSP） ，这一原理的核心思想可通俗理解为：

“频谱（Spectrum）”：指针对同一问题的“多样化解决方案集合”——在复杂推理任务中，正确答案往往只有一个，但推导路径、解题思路可能有多种，这些多样化的思路共同构成了“频谱”；
“信号（Signal）”：指“正确且高效的解决方案”——即从多样化思路中筛选出的最优路径，是模型最终需要输出的核心“信号”；
原理落地：通过两阶段训练，先让模型学习“频谱”（掌握多种解题思路），再放大“信号”（强化正确思路的输出概率），最终实现“既懂多种方法，又能精准选最优”的推理能力。

这一原理打破了传统小模型训练“只学正确答案，不学解题逻辑”的局限——传统小模型往往通过“输入-正确输出”的配对数据训练，缺乏对“错误思路为何错、不同思路如何选择”的理解，导致复杂推理时容易卡壳；而VibeThinker-1.5B通过学习“多样化频谱”，建立了更全面的推理逻辑，再通过“信号放大”确保输出准确性。

2. 两阶段训练流程：多样性探索蒸馏（SFT）+ MaxEnt引导策略优化（RL）

VibeThinker-1.5B的训练分为两个核心阶段，两阶段相辅相成，共同激发模型的推理能力：

（1）第一阶段：多样性探索蒸馏（SFT，监督微调阶段）

目标：让模型学习“频谱”，即掌握针对数学、编码任务的多样化解题思路和方法。

数据构建：基于公开数学数据集（AIME、HMMT、GPQA等）和编码数据集（LiveCodeBench、HumanEval等），构建“多思路解题数据集”——对每个问题，收集多种不同的正确解题/编码方法（部分来自大模型生成，部分来自人工整理），确保数据集的“多样性”；
蒸馏策略：采用“大模型知识蒸馏”技术，以多款高性能大模型（如GPT-4、DeepSeek R1）为教师模型，提取其解题过程中的逻辑链和思路，让VibeThinker-1.5B学习“教师模型如何思考复杂问题”，而非单纯模仿答案；
训练目标：让模型能够生成多种合理的解题/编码方案，具备“思路发散”能力，为后续“信号筛选”打下基础。

（2）第二阶段：MaxEnt引导的策略优化（RL，强化学习阶段）

目标：放大“信号”，即让模型在多样化思路中，精准选择正确、高效的解决方案，提升推理精度。

奖励机制设计：引入“MaxEnt（最大熵）”准则，同时结合“正确性奖励”和“多样性奖励”：

正确性奖励：基于答案准确率、解题步骤完整性、编码可运行性等指标，对模型输出打分；
多样性奖励：鼓励模型在正确范围内保留一定的思路多样性，避免“过度拟合单一思路”导致的泛化能力下降；

策略优化：通过强化学习调整模型参数，让模型在“保证正确性”的前提下，平衡“思路多样性”和“输出效率”，最终形成“优先输出最优解，必要时可提供备选思路”的推理策略；
优势：相比传统RL训练“只追求正确率”，MaxEnt引导的优化让模型既保证了核心任务的准确性，又保留了对复杂场景的适配能力（如同一问题的不同约束条件下，能切换解题思路）。

3. 模型架构与推理优化

（1）基础架构

VibeThinker-1.5B基于标准Transformer架构构建，核心配置如下：

上下文窗口长度：40960 tokens（支持超长输入，可处理复杂数学题题干、多步骤编码需求等长文本场景）；
注意力机制：采用标准自注意力机制，未引入复杂变体（降低模型复杂度，提升推理速度）；
激活函数：使用GELU激活函数，平衡模型表达能力和计算效率；
参数初始化：采用针对小模型优化的初始化策略，避免训练过程中梯度消失或爆炸。

（2）推理优化支持

为进一步提升模型的部署效率，VibeThinker-1.5B适配多种推理加速方案：

支持vLLM：通过PagedAttention技术优化显存使用，提升推理吞吐量（比原生transformers推理速度快10-20倍）；
支持SGLang：通过Prompt编译、批量处理等技术，进一步降低推理延迟，适配高并发场景；
量化支持：支持INT8、INT4量化（需借助第三方工具如AutoGPTQ），量化后显存占用大幅降低，且性能损失控制在5%以内。

4. 技术创新亮点总结

VibeThinker-1.5B的技术核心并非“新架构发明”，而是“训练范式的优化”——通过“SSP原理+两阶段训练”，让小模型在有限参数内实现了推理能力的突破，其创新亮点可概括为：

无需依赖超大参数或专有数据，仅通过公开数据和创新训练方法，即可激发小模型的强推理潜力；
训练成本极低（7800美元），但性能比肩20B级模型，为行业提供了“低成本构建强推理模型”的可复现方案；
推理过程可解释性强，输出结果附带清晰步骤，符合教育、科研等场景的需求。

VibeThinker-1.5B：微博开源的1.5B小参数量高性价比强推理模型

四、应用场景

基于“小参数、强推理、易部署、低成本”的核心优势，VibeThinker-1.5B的应用场景集中在“需要推理能力，但对硬件资源有限制”或“追求高性价比”的场景，具体包括：

1. 教育领域：数学与编程辅导工具

适用场景：中小学/大学数学解题辅导、编程入门教学、数学竞赛备考（如AIME、HMMT）；
核心价值：

提供“步骤化解题思路”：不仅给出答案，还能拆解推导过程，帮助学生理解逻辑，而非死记硬背；
轻量化部署：可集成到教育APP、学习平板、智能音箱等终端设备，无需依赖云端算力，保护学生数据隐私；
低成本规模化：教育机构无需投入高昂算力成本，即可为学生提供个性化辅导工具；

应用示例：某中学开发的数学竞赛备考APP，集成VibeThinker-1.5B后，可实时解答AIME难度的数学题，并生成多种解题思路，帮助学生拓展思维。

2. 开发者工具：轻量级编码辅助

适用场景：开发者日常编码辅助、脚本生成、算法逻辑实现、代码调试建议；
核心价值：

快速响应：推理速度快，可实时生成代码片段或调试建议，不影响开发效率；
本地部署：开发者可在个人PC或开发服务器上本地部署，避免代码上传云端导致的隐私泄露风险；
适配多语言：支持Python、Java、C++等主流编程语言，满足不同开发场景需求；

应用示例：某小型开发团队在内部工具中集成VibeThinker-1.5B，开发者输入“实现一个快速排序算法并优化时间复杂度”，工具可实时生成代码并附带逻辑说明，同时提供2-3种优化方案供选择。

3. 边缘设备部署：嵌入式与终端AI应用

适用场景：工业控制终端、智能硬件、车载AI、边缘计算节点等“低显存、低算力”设备；
核心价值：

低资源占用：量化后仅需2-3GB显存，可在嵌入式GPU（如Jetson Xavier NX）或高性能CPU上运行；
离线可用：无需网络连接，可在边缘设备上本地完成推理任务，适用于网络不稳定的场景（如工业现场、户外设备）；

应用示例：某工业设备厂商在智能监控终端中集成VibeThinker-1.5B，终端可基于传感器数据进行数学建模分析（如设备运行参数异常检测），并生成处理脚本，实现本地实时决策。

4. 科研领域：小模型推理机制研究

适用场景：AI研究者探索小模型推理能力上限、训练范式优化、低成本模型开发等课题；
核心价值：

可复现性强：开源完整的训练方案、评估脚本和模型权重，研究者可基于此进行二次创新（如调整训练策略、适配新任务）；
低成本验证：无需投入大集群资源，即可验证小模型推理相关的科研假设；

应用示例：某高校AI实验室基于VibeThinker-1.5B，研究“多样性蒸馏对小模型推理能力的影响”，通过修改SFT阶段的数据集多样性，对比不同配置下的模型性能，快速验证研究结论。

5. 竞赛与测评辅助：数学/编程竞赛工具

适用场景：数学竞赛、编程竞赛的题目解析、思路拓展、答案验证；
核心价值：

高准确率：在竞争性数学和编码基准中表现优异，可提供可靠的解题思路；
多思路输出：支持生成多种解题/编码方案，帮助竞赛选手拓展思维边界；

应用示例：某编程竞赛培训机构使用VibeThinker-1.5B构建竞赛题库解析工具，对LiveCodeBench中的竞赛题目生成详细解析，帮助学员理解不同场景下的最优算法选择。

6. 中小企业AI解决方案：低成本定制化推理应用

适用场景：中小企业需要推理能力，但预算有限、无专业AI团队的场景（如小型金融机构的风险计算、电商平台的个性化推荐逻辑推导）；
核心价值：

低成本部署：无需采购高配置GPU服务器，普通办公电脑即可满足基本需求；
易集成：支持主流开发框架，中小企业可快速将其集成到现有业务系统中，无需大量定制开发；

应用示例：某小型电商平台集成VibeThinker-1.5B，基于用户浏览历史、订单数据等，通过逻辑推导生成个性化商品推荐规则，无需依赖第三方AI服务，降低运营成本。

五、使用方法

VibeThinker-1.5B的使用流程简洁明了，支持“快速运行”和“深度评估”两种场景，以下是详细步骤（基于官方文档整理，通俗易懂，适合新手操作）：

1. 环境准备

（1）硬件要求

最低配置：GPU显存≥4GB（FP16精度）或≥2GB（INT8量化），支持CUDA的NVIDIA显卡（如RTX 3060、3070、A10等）；
推荐配置：GPU显存≥8GB，支持Tensor Core的NVIDIA显卡（推理速度更快）；
CPU/内存：无特殊要求，普通办公电脑（8GB内存以上）即可。

（2）软件依赖安装

首先确保已安装Python 3.8+，然后通过pip安装所需依赖包。根据使用场景（基础使用/加速推理/评估复现），分为以下三种依赖组合：

① 基础使用（基于transformers，适用于快速测试）

# 安装核心依赖
pip install torch==2.0.0+cu118 transformers==4.35.0 tokenizers==0.14.1 accelerate==0.24.1

② 加速推理（基于vLLM，适用于高并发场景）

# 先安装基础依赖，再安装vLLM
pip install torch==2.0.0+cu118 transformers==4.35.0 tokenizers==0.14.1
pip install vllm==0.2.0 # 需确保CUDA版本≥11.8

③ 评估复现（基于官方评估脚本）

# 数学评估依赖
pip install torch==2.0.0+cu118 transformers==4.35.0 tokenizers==0.14.1 accelerate==0.24.1 rllm[deepcoder]

# 编码评估依赖
pip install torch==2.0.0+cu118 transformers==4.35.0 tokenizers==0.14.1 livecodebench==0.1.0

2. 模型下载

VibeThinker-1.5B的模型权重可从以下两个官方渠道下载，无需注册，直接通过代码或浏览器获取：

（1）Hugging Face下载（推荐）

模型地址：https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
下载方式：

浏览器下载：访问上述地址，点击“Files and versions”，下载所有文件（含权重文件、配置文件、tokenizer文件）；
代码自动下载：使用transformers或vLLM时，会自动下载模型（需确保网络通畅）。

（2）ModelScope下载（国内用户推荐，速度更快）

模型地址：https://modelscope.cn/models/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
下载方式：

浏览器下载：访问地址后，点击“下载”按钮，选择所需文件下载；

代码下载：通过ModelScope SDK下载：

pip install modelscope
from modelscope import snapshot_download
snapshot_download("WeiboAI/VibeThinker-1.5B", local_dir="./VibeThinker-1.5B")

3. 快速运行示例

以下提供两种常用场景的运行代码，复制粘贴即可使用（需确保环境依赖已安装）：

（1）基于transformers的基础使用（数学解题）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载模型和tokenizer
model_name = "WeiboAI/VibeThinker-1.5B" # 自动下载，或替换为本地路径（如"./VibeThinker-1.5B"）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  model_name,
  device_map="auto", # 自动分配GPU/CPU
  torch_dtype="auto" # 自动选择数据类型（FP16/FP32）
)

# 输入数学题目（示例：AIME难度题目）
prompt = """Solve the problem: Find the number of positive integers n such that n ≤ 1000 and n is divisible by 3 or 5 but not by 7."""

# 编码输入
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

# 推理配置（官方推荐参数）
outputs = model.generate(
  **inputs,
  temperature=0.6, # 控制随机性，0.6-1.0为宜
  top_p=0.95,
  top_k=-1, # 不限制top_k
  max_new_tokens=1024, # 最大输出长度
  do_sample=True,
  eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)

# 解码输出
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("解题结果：", response)

（2）基于vLLM的加速推理（编码任务）

from vllm import LLM, SamplingParams

# 加载模型（vLLM加载速度更快，支持批量推理）
model_name = "WeiboAI/VibeThinker-1.5B"
llm = LLM(model=model_name, tensor_parallel_size=1) # tensor_parallel_size为GPU数量

# 编码任务输入
prompt = """Write a Python function to calculate the nth Fibonacci number with O(log n) time complexity."""

# 推理参数（官方推荐）
sampling_params = SamplingParams(
  temperature=0.8,
  top_p=0.95,
  top_k=-1,
  max_tokens=1024
)

# 生成结果
outputs = llm.generate(prompt, sampling_params)

# 打印结果
for output in outputs:
  prompt = output.prompt
  generated_text = output.outputs[0].text
  print("编码任务输入：", prompt)
  print("生成代码：", generated_text)

4. 评估复现步骤

若需复现VibeThinker-1.5B的官方性能指标，可按照以下步骤进行（以数学评估为例）：

（1）数学评估复现

# 1. 克隆rllm项目（官方指定评估框架）
git clone -b deepcoder https://github.com/xxx/rllm.git # 替换为官方rllm仓库地址（参考官方文档）
cd rllm

# 2. 放置评估文件
将VibeThinker-1.5B的模型文件复制到./models目录下
将数学评估数据集（AIME24、HMMT25等，官方提供下载链接）放置到./data目录下

# 3. 安装依赖（已安装可跳过）
pip install -r requirements.txt

# 4. 配置评估脚本
修改eval_model.sh文件中的参数：
- MODEL_PATH="./models/VibeThinker-1.5B"
- DATASET="aime24,hmmt25" # 需评估的基准
- OUTPUT_DIR="./eval_results" # 输出结果路径
- GPU_NUM=1 # 可用GPU数量

# 5. 运行评估
bash eval_model.sh

（2）编码评估复现

# 1. 克隆LiveCodeBench项目
git clone https://github.com/xxx/LiveCodeBench.git # 替换为官方仓库地址
cd LiveCodeBench

# 2. 下载编码数据集
python download_data.py --dataset v5 # 下载LiveCodeBench v5数据集

# 3. 配置模型
在./configs/model_configs.py中添加VibeThinker-1.5B的配置：
{
  "name": "vibethinker-1.5b",
  "model_path": "WeiboAI/VibeThinker-1.5B",
  "chat_template": "default",
  "max_tokens": 40960
}

# 4. 运行评估
python evaluate.py --model vibethinker-1.5b --dataset v5 --output ./code_eval_results

5. 关键参数说明

官方推荐的推理参数如下，用户可根据任务场景微调：

参数名称	推荐值	作用说明
temperature	0.6 或 1.0	控制输出随机性：0.6适合需要精准答案的场景（如数学解题），1.0适合需要多样性思路的场景（如编码优化）
top_p	0.95	核采样参数，控制输出的多样性，0.95为平衡值
top_k	-1	不限制top_k，让模型自由选择词汇
max_new_tokens	1024-4096	最大输出长度：数学题建议1024-2048，编码任务建议2048-4096
do_sample	True	开启采样，提升输出多样性

注：若需更高推理速度，可降低max_new_tokens；若需更高准确率，可降低temperature（如0.4-0.6）。

VibeThinker-1.5B：微博开源的1.5B小参数量高性价比强推理模型

六、常见问题解答（FAQ）

1. VibeThinker-1.5B支持哪些任务？不支持哪些任务？

支持：竞争性数学问题（如AIME、HMMT、GPQA）、编码任务（算法实现、脚本生成、代码调试）；
不支持：多模态任务（图像、语音处理）、自然语言生成（如文案创作、故事写作）、专业领域问答（如医疗、法律）——模型训练数据集中未包含这些场景，性能无法保证。

2. 部署VibeThinker-1.5B需要多少显存？

FP16精度（默认）：约4-6GB显存，适用于大多数消费级GPU（如RTX 3060 8GB）；
INT8量化：约2-3GB显存，适用于低显存设备（如RTX 3050 4GB、Jetson Xavier NX）；
无GPU时：可在CPU上运行，但推理速度极慢（单条任务需数十秒），仅推荐测试使用。

3. 为什么1.5B参数的模型能实现强推理？

核心原因是创新的训练范式：通过“频谱到信号原理（SSP）”和“两阶段训练”，让模型学习了多样化的解题思路并强化了正确逻辑，而非传统小模型“只学答案不学过程”。简单来说，VibeThinker-1.5B“懂解题逻辑”，而普通小模型“只记答案模板”。

4. 如何提高VibeThinker-1.5B的推理速度？

使用vLLM或SGLang加速框架，推理速度可提升10-20倍；
对模型进行INT8量化，降低显存占用的同时提升推理速度；
减少max_new_tokens（如数学题设置为1024），避免不必要的长输出；
批量处理请求：通过vLLM的批量推理功能，同时处理多个任务，提升吞吐量。

5. 模型的训练数据来源是什么？是否涉及版权问题？

训练数据均来自公开数据集（如AIME官方题库、LiveCodeBench、HumanEval等），无专有或侵权数据；
蒸馏过程中使用的教师模型均为公开可访问的开源模型或合规API，符合开源协议要求；
模型本身基于MIT许可证开源，用户可自由使用、修改和分发，无需担心版权问题。

6. VibeThinker-1.5B支持中文输入吗？

支持中文数学题和中文编码需求描述（如“用Python实现一个中文文本分词函数”）；
模型的tokenizer支持中文词汇，但训练数据中中文样本较少，若输入复杂中文长文本，可能影响推理精度——建议重要场景优先使用英文输入（尤其是数学公式和编码逻辑描述）。

7. 可以对VibeThinker-1.5B进行微调吗？如何微调？

可以微调：模型支持基于transformers的监督微调（SFT），用户可根据自身场景（如特定领域的数学题、行业专属编码任务）进行微调；
微调方法：参考普通Transformer模型的微调流程，使用自定义数据集（格式为“问题-正确答案/步骤”配对），通过LoRA（低秩适配）技术降低微调成本（仅需2-4GB显存）；
注意：官方未提供专用微调脚本，用户需自行编写微调代码，建议基于PEFT库实现LoRA微调。

8. 评估结果无法复现怎么办？

检查依赖版本：确保transformers、torch、vLLM等依赖的版本与官方推荐一致（参考“环境准备”部分）；
确认数据集：使用官方指定的评估数据集（如AIME24、LiveCodeBench v5），避免使用第三方修改后的数据集；
核对参数：严格按照官方推荐的推理参数（temperature、top_p等）运行评估；
硬件环境：评估结果可能因GPU型号、CUDA版本略有差异，属正常现象，误差一般在3%以内。

9. VibeThinker-1.5B与GPT-4、DeepSeek R1等模型的差距在哪里？

优势：小参数、低成本、易部署、推理速度快；
差距：

综合能力：仅专注数学和编码，通用推理、多模态等能力远弱于GPT-4；
推理精度：在部分超难数学题（如AIME压轴题）和复杂编码任务（如大型项目开发）中，精度仍低于DeepSeek R1等大模型；
场景覆盖：适用场景单一，无法满足多领域需求。

10. 模型输出错误答案怎么办？

调整参数：降低temperature（如0.4），提升答案精准度；
优化输入：明确问题描述，避免歧义（如数学题注明“整数解”“实数范围”，编码题注明“编程语言”“输入输出格式”）；
多轮推理：对复杂问题，采用“分步提问”的方式（如先让模型推导中间步骤，再基于中间结果求解最终答案）；
验证结果：重要场景下，需人工验证模型输出（如教育辅导中，教师需核对解题步骤）。

VibeThinker-1.5B：微博开源的1.5B小参数量高性价比强推理模型

七、相关链接

项目GitHub仓库：https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
Hugging Face模型页：https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
ModelScope模型页：https://modelscope.cn/models/WeiboAI/VibeThinker-1.5B
官方论文（arXiv）：https://arxiv.org/abs/2511.06221
技术报告（Hugging Face Papers）：https://huggingface.co/papers/2511.06221

八、总结

VibeThinker-1.5B是微博AI开源的一款极具突破性的小参数量强推理模型，以1.5B参数规模实现了同类20B级模型的推理性能，核心得益于“频谱到信号原理”和“两阶段多样性蒸馏+强化学习优化”的创新训练范式，其7800美元的超低训练成本与优异的数学、编码任务表现形成了强烈反差，为行业提供了“低成本构建强推理模型”的可复现方案。该模型具备轻量化、易部署、高性价比的核心优势，支持主流深度学习框架和推理加速工具，适配教育辅导、开发者工具、边缘设备部署、科研实验等多个实用场景，既满足了普通用户对强推理工具的需求，也为中小团队和研究者提供了低成本的技术落地和创新基础。整体来看，VibeThinker-1.5B打破了“小模型缺乏强推理能力”的固有认知，其开源生态的完善性和使用的便捷性，使其成为小参数量推理模型领域的标杆之作，为AI技术的普惠化发展提供了重要支撑。

开源大模型

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VibeThinker-1.5B：微博开源的1.5B小参数量高性价比强推理模型

文章目录

一、VibeThinker-1.5B是什么？

二、功能特色

1. 极致轻量化：小参数带来全场景适配

2. 推理能力突出：数学与编码任务表现优异

3. 创新训练技术：低成本实现高性能

4. 开源兼容：生态完善，易集成易扩展

5. 高性价比：全生命周期成本优势显著

三、技术细节

1. 核心技术原理：频谱到信号原理（SSP）

2. 两阶段训练流程：多样性探索蒸馏（SFT）+ MaxEnt引导策略优化（RL）

（1）第一阶段：多样性探索蒸馏（SFT，监督微调阶段）

（2）第二阶段：MaxEnt引导的策略优化（RL，强化学习阶段）

3. 模型架构与推理优化

（1）基础架构

（2）推理优化支持

4. 技术创新亮点总结

四、应用场景

1. 教育领域：数学与编程辅导工具

2. 开发者工具：轻量级编码辅助

3. 边缘设备部署：嵌入式与终端AI应用

4. 科研领域：小模型推理机制研究

5. 竞赛与测评辅助：数学/编程竞赛工具

6. 中小企业AI解决方案：低成本定制化推理应用

五、使用方法

1. 环境准备

（1）硬件要求

（2）软件依赖安装

① 基础使用（基于transformers，适用于快速测试）

② 加速推理（基于vLLM，适用于高并发场景）

③ 评估复现（基于官方评估脚本）

2. 模型下载

（1）Hugging Face下载（推荐）

（2）ModelScope下载（国内用户推荐，速度更快）

3. 快速运行示例

（1）基于transformers的基础使用（数学解题）

（2）基于vLLM的加速推理（编码任务）

4. 评估复现步骤

（1）数学评估复现

（2）编码评估复现

5. 关键参数说明

六、常见问题解答（FAQ）

1. VibeThinker-1.5B支持哪些任务？不支持哪些任务？

2. 部署VibeThinker-1.5B需要多少显存？

3. 为什么1.5B参数的模型能实现强推理？

4. 如何提高VibeThinker-1.5B的推理速度？

5. 模型的训练数据来源是什么？是否涉及版权问题？

6. VibeThinker-1.5B支持中文输入吗？

7. 可以对VibeThinker-1.5B进行微调吗？如何微调？

8. 评估结果无法复现怎么办？

9. VibeThinker-1.5B与GPT-4、DeepSeek R1等模型的差距在哪里？

10. 模型输出错误答案怎么办？

七、相关链接

八、总结

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