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Meta 表示,开源k体育官方下载入口MobileLLM-R1 并不是开源面向聊天机器人的通用模型,而是开源经过监督式微调(SFT)专门训练,主要用于解决数学、开源编程(如 Python、开源C++)和科学类问题,开源以最大规模的开源 MobileLLM-R1 950M 为例,其预训练数据仅使用了约 2TB 高质量 token,开源总训练数据量也不到 5TB,开源但表现依然出色。开源在 MATH、GSM8K、MMLU、LiveCodeBench 等多项基准测试中,成绩超过了使用 36TB token 数据训练的 Qwen 3-0.6B。

在对比现有开源小模型时,MobileLLM-R1 950M 在 MATH 测试中的准确率是 Olmo 1.24B 的 5 倍,也是 SmolLM 1.7B 的 2 倍。在编程任务中,其表现同样优于 Olmo 1.24B 和 SmolLM 1.7B。

目前,开发者可以通过 vLLM 推理引擎运行 MobileLLM-R1,只需在 ModelRegistry 中登记模型架构 Llama4ForCausalLM 即可。该系列模型已以 Apache 2.0 协议开源,并发布在 Hugging Face 平台(点此访问)。

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