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摘要

WeiboAI 发布了 VibeThinker-3B，一个在本地测试编码任务的小型 3B 推理模型，在算法问题上取得了 3/3 的成绩。

WeiboAI 发布了 VibeThinker-3B，所以我必须在本地尝试一下。 这是一个 3B 模型，不是大型前沿系统。 在视频中，我将其加载到我的 DGX Spark 上，给了它 3 个小算法问题，实时流式传输实际模型输出，然后通过 pytest 运行生成的 Python 代码。 没有基准测试截图 没有预先准备好的答案 只是一个本地小型推理器编写代码，并通过真实测试判断其是否有效 结果 3/3。
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缓存时间: 2026/06/17 03:46

WeiboAI发布了VibeThinker-3B，所以我不得不在本地试一下。

这是一个3B模型，不是庞大的前沿系统。

在视频中，我在我的DGX Spark上加载它，给它3个简单的算法问题，实时流式输出模型的实际输出，然后通过pytest运行生成的Python代码。

没有基准测试截图
没有预设答案
只是一个微小的本地推理器写代码，然后由真实测试来判断是否成功。

结果是3/3。

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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。