360聯合北大震撼發布！5%參數量逼近Deepseek-R1滿血性能

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）領域全面領先最佳開源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，分別訓練數學、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

?  即將公開完整技術報告、訓練代碼及部分數據集；  

?  踐行開源精神，助力AI社區共筑高效推理新生態。  

研發團隊表示：「Tiny-R1-32B-Preview是蒸餾技術的里程碑，未來將持續探索更輕量、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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