Weibo：VibeThinker-3B 小规模模型的极限推理性能突破 3B模型逻辑碾压万亿大厂

微博 AI 开发的 VibeThinker-3B 模型，旨在探索 30 亿参数 规模下小模型的极限推理边界。该研究基于 Spectrum-to-Signal 后训练范式，通过两阶段课程学习、多领域强化学习及离线自蒸馏等技术，使模型在数学和编程等验证性任务上取得了突破。实验结果显示，该模型在 AIME26 和 LiveCodeBench 等权威榜单上表现优异，性能可比肩规模大其百倍的 DeepSeek V3.2 和 Gemini 3 Pro 等旗舰级推理系统。研究团队据此提出了参数压缩-覆盖假设，认为复杂的逻辑推理能力可以被高度压缩进精简的模型核心中。这种推理与知识解耦的新范式证明，小模型不再仅仅是效率的妥协方案，更是通向尖端人工智能推理能力的独立演进路径。