2025年2月24日——由360與北京大學聯合研發的中等量級推理模型Tiny-R1-32B-Preview正式亮相，僅以5%參數，逼近Deepseek-R1-671B的性能。
核心突破：小模型，大能量
數學領域：以78.1分（AIME 2024評測）逼近原版R1模型（79.8分），遠超Deepseek-R1-Distill-Llama-70B（70.0分）；
綜合性能：在編程（LiveCodeBench 61.6分）、科學（GPQA-Diamond 65.0分）領域全面開源70B模型Deepseek-R1-Distill-Llama-70B；
效率躍遷：僅需5%參數量，性能達原版R1的95%以上，推理成本大幅降低。
技術革新：領域專精+模型融合
研究團隊使用「分治-融合」策略：
基于DeepSeek-R1生成海量領域數據，分别訓練數學、編程、科學三大垂直模型；
通過Arcee團隊Mergekit工具智能融合，突破單一模型性能上限，實現多任務均衡優化。
開源承諾：推動技術普惠
即将公開完整技術報告、訓練代碼及部分數據集；
踐行開源精神，助力AI社區共築高效推理新生态。
研發團隊表示：「Tiny-R1-32B-Preview是蒸餾技術的裡程碑，未來将持續探索更輕量、更強大的通用模型，推動AI技術普惠化進程。」
360 團隊: Lin Sun, Guangxiang Zhao, Xiaoqi Jian, Weihong Lin, Yongfu Zhu, Change Jia, Linglin Zhang, Jinzhu Wu, Sai-er Hu, Xiangzheng Zhang
北大團隊: Yuhan Wu, Zihan Jiang, Wenrui Liu, Junting Zhou, Bin Cui, Tong Yang
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