Weibo AI가 방금 VibeThinker-3B를 출시했습니다. 이 모델의 벤치마크 수치는 스마트폰에서 로컬로 실행할 수 있을 만큼 작은 모델임에도 불구하고 매우 놀랍습니다. 이는 수학 및 코딩과 같은 엄격한 도메인에서는 초최적화된 학습 파이프라인 (hyper-optimized training pipeline)이 거대한 파라미터 규모 (parameter scale)와 경쟁할 수 있음을 증명합니다.

통계:

• AIME26: 94.3 (자체 테스트 시간 스케일링 (test-time scaling) 적용 시 97.1로 상승). 이는 DeepSeek V3.2 (671B) 및 Kimi K2.5 (1T)와 맞먹는 수준입니다.
• 코딩 (Coding): LiveCodeBench v6에서 80.2 Pass@1을 기록했으며, 최근 공개되지 않은 LeetCode 컨테스트에서 96.1%의 통과율을 보였습니다.

링크:

• 논문 (Paper): https://arxiv.org/abs/2606.16140
• 가중치 (Weights): https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-3B
  submitted by /u/DigiDecode_
  [link] [comments]