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新浪がVibeThinker-3Bをオープンソース化：推論は圧縮可能だが、事実知識は不可能
MeNews
2026-06-28 10:28:46
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ME News メッセージ、6月28日（UTC+8）、新浪はわずか3BパラメータのVibeThinker-3Bを発表し、AIME26などの数学・プログラミングベンチマークでDeepSeek V3.2など200〜333倍大きいモデルと同等の成績を達成、LiveCodeBenchでは20B以下の全モデルを上回り、LeetCodeコンテストでは123/128問を解決しGPT-5.2やKimi K2.5などを超えました。しかし知識集約型のGPQA-Diamondでは大きく劣っています。モデルはAlibabaのQwen2.5-Coder-3Bをベースに、SFT、強化学習、自己蒸留などの多段階後訓練を経ています。研究では「パラメータ圧縮・カバレッジ仮説」を提唱：論理的推論は少数の圧縮可能なパターンに依存する一方、広範な世界知識には依然として大きなパラメータが必要であるとしています。モデルは既にオープンソース化されています。 🔗 原文を読む：
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