微博团队日前开源了30亿参数的推理模型VibeThinker-3B。该模型在数学与编程等任务上达到前沿水平，部分指标接近或超越DeepSeek v3.2、GLM-5和Gemini 3 Pro等大规模旗舰模型。VibeThinker-3B基于Qwen2.5-Coder-3B改造，采用Spectrum-to-Signal流程进行二次训练，训练全程使用64k大思考空间防止中断推理步骤。研发团队提出「参数压缩-覆盖假设」，认为逻辑推理属于高度可压缩的能力，主要依赖规则和纠错，3B小模型能跑出顶尖效果，但对常识性开放知识的覆盖能力仍弱于大模型。团队强调，研发目的并非用小模型替代大模型，而是探索紧凑型模型在明确验证机制下的能力边界。
微博开源VibeThinker-3B，3B小模型冲进前沿推理梯队
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