VibeThinker-3B：这是什么黑科技？在MathQA上表现如同拥有约300亿参数

Reddit r/LocalLLaMA 2026/06/16 23:45 模型

small-model mathqa benchmark efficiency 3b-parameters

摘要

VibeThinker-3B是一个仅有30亿参数的小模型，却在MathQA基准测试中达到了堪比约300亿参数模型的性能，展现了极高的效率。

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VibeThinker-3B 是一个拥有 3B 参数的模型，通过优化 Spectrum-to-Signal Principle (SSP) 后训练流程，在数学、编程和 STEM 基准测试上实现了前沿水平的推理性能，达到了与更大模型相当的性能。

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VibeThinker-3B模型在数学和编程推理性能上达到了最先进水平，在AIME'26上得分为94.3，在未见过的LeetCode问题上正确率为96.1%，表明小模型在可验证领域可以达到前沿推理水平。

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VibeThinker-3B是一款紧凑型3B参数量模型，通过专门的训练流程在可验证推理任务上实现了前沿水平的性能，与DeepSeek V3.2和Gemini 3 Pro等更大模型相当。

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本技术报告介绍了VibeThinker-3B，一个3B参数的密集模型，在AIME26和LiveCodeBench等基准测试上实现了前沿水平的推理性能，通过结合基于课程的SFT、多领域RL和离线自蒸馏，匹配或超越了DeepSeek V3.2和GLM-5等更大的模型。

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