（来源：上观新闻）
打分员必须把这个⛱唯一的结果，沿着🌹🖊泛站程序几千步的推🉑👩👩👦理链条，一路往👯👂回分配🛃功劳或责任🚱🎖。这不是其前代大模🇻🇳型WAL🇹🇿8️⃣L-A🏔👨🚀的升级版🕍💲，而是一次从底🥛层架构到训🎲👕练范式🐤🏴的彻底🌑重写🍦。研究团队测试🦉🛑了一种极↗😦端组合：用👨🦳一个只有15亿🎬📐参数的小模型（D😿🇯🇪eep🏌Seek-R1↪-Distill🇦🇸🌦-Qwe😤n-1.🌑⌛5B）作为价值模🤾♂️型，去辅助训练↕一个70🤥亿参数的大模☮型（D🤰🔞eepSe🏐🎽ek-R📰🥛1-Dist🇹🇿👨⚖️泛站程序ill-Q⌚🚚wen-7B）🧀。
数学任务向数🍗学exp🧚♀️🇧🇧ert靠，😞🛃编程任🐆务向编程expe4️⃣rt靠🚓🏬。做一份深度研究😵是前者，♎泛站程序做一个产👄品从设计到🐹发布是后👁️🗨️者💢📐。**一、训练🔥❌AI推理，为什么🚑这么难**🍴 要理解这项😷🇨🇭研究的价值，得😆先弄清楚A🏍I推理训练的🚲泛站程序现状🇳🇪。如果只看激活参🥈👩❤️💋👩数量，这是🤔目前效率🧬🙇♀️最极致的📌🇵🇱推理模型之一⏲。
