這一超級富豪“逆襲”，身價大增4330億
來源：侃見財經互聯網的突圍沒有“終點”。在快節奏的商業環境下，不斷的試錯成了互聯網企業的標配，一年一個風口，一個風口造就一個熱點，但是回頭來看，最終受益的還是身處
9 月 22 日消息，Meta 現已公布了 MobileLLM-R1 系列小語言模型，分別提供 1.4 億、3.6 億和 9.5 億不同參數版本，強調能夠在本地移動平臺等輕量級設備上運行。
Meta 表示，MobileLLM-R1 并不是面向聊天機器人的通用模型，而是經過監督式微調（SFT）專門訓練，主要用于解決數學、編程（如 Python、C++）和科學類問題，以最大規模的 MobileLLM-R1 950M 為例，其預訓練數據僅使用了約 2TB 高質量 token，總訓練數據量也不到 5TB，但表現依然出色。在 MATH、GSM8K、MMLU、LiveCodeBench 等多項基準測試中，成績超過了使用 36TB token 數據訓練的 Qwen 3-0.6B。
在對比現有開源小模型時，MobileLLM-R1 950M 在 MATH 測試中的準確率是 Olmo 1.24B 的 5 倍，也是 SmolLM 1.7B 的 2 倍。在編程任務中，其表現同樣優于 Olmo 1.24B 和 SmolLM 1.7B。
目前，開發者可以通過 vLLM 推理引擎運行 MobileLLM-R1，只需在 ModelRegistry 中登記模型架構 Llama4ForCausalLM 即可。該系列模型已以 Apache 2.0 協議開源，并發布在 Hugging Face 平臺（點此訪問）。
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