11月13日，新浪微博正式发布首个开源大模型VibeThinker-1.5B，以15亿参数量实现超大规模模型级性能，打破“参数决定智能”的行业认知。
11月13日，新浪微博正式发布首个开源大模型VibeThinker-1.5B，以15亿参数量实现超大规模模型级性能，打破“参数决定智能”的行业认知。该模型已在开源平台上线，凭借低成本优势为中小团队及高校提供高性价比研发方案，引发AI领域广泛关注。
模型核心突破源于创新“频谱到信号原理”（SSP）训练方法：先鼓励模型发散探索解题路径，再通过强化学习锁定最优策略。实测显示，其在AIME24等三大高难度数学测试集上表现超越671B参数量的DeepSeek-R1模型，编程测试成绩追平数十倍参数量的Magistral-Medium模型。
成本控制成为显著优势，单次后训练成本不足8000美元，仅为DeepSeek-R1（29万美元）的1/36、MiniMax-M1（53万美元）的1/66，大幅降低研发门槛。模型开源后，开发者可基于其进行二次开发，适配社交内容分析、智能交互等多元场景。
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