每經AI快訊(xun)，11月18日(ri)，記者獲(huo)悉，微(wei)博(bo)正式發(fa)布首個自研(yan)開源大模(mo)(mo)型(xing)(xing)Vibe Thinker，這(zhe)個僅擁有15億參數(shu)(shu)(shu)的(de)“輕(qing)量級(ji)選手”，在國(guo)際頂級(ji)數(shu)(shu)(shu)學競賽(sai)基準測試(shi)上擊敗(bai)了(le)參數(shu)(shu)(shu)量是其(qi)數(shu)(shu)(shu)百(bai)倍的(de)，高達(da)6710億的(de)DeepSeek R1模(mo)(mo)型(xing)(xing)。 據(ju)悉，Vibe Thinker單次“后訓(xun)練”的(de)成本(ben)僅7800美元，對(dui)比DeepSeek-R1和MiniMax-M1等(deng)成本(ben)直接降低(di)了(le)幾十倍。 需要說(shuo)明的(de)是，Vibe Thinker目(mu)前發(fa)布的(de)版(ban)本(ben)尚(shang)處于(yu)實驗性版(ban)本(ben)，其(qi)研(yan)發(fa)重點(dian)主要集中于(yu)極大強(qiang)化(hua)小模(mo)(mo)型(xing)(xing)復雜(za)數(shu)(shu)(shu)學與競賽(sai)編程等(deng)方面的(de)能力，其(qi)在日(ri)常聊天(tian)等(deng)能力還(huan)沒(mei)有做過針(zhen)對(dui)性訓(xun)練優化(hua)，所以暫不適合作為日(ri)常聊天(tian)工(gong)具進行互(hu)動，更(geng)適用于(yu)數(shu)(shu)(shu)學和代碼等(deng)高智(zhi)能應用場景。（澎(peng)湃新聞）