Что произошло
Команда WeiboAI выложила VibeThinker-3B — языковую модель всего на 3 млрд параметров, которая на математических и кодовых бенчмарках спорит с системами в сотни раз крупнее. Модель опубликована под лицензией MIT в середине июня 2026 года (препринт arXiv 2606.16140) и доступна для свободного скачивания.
Детали
- Размер — 3 млрд параметров; специализация — задачи на рассуждение (reasoning).
- На бенчмарке IMO-AnswerBench (400 задач уровня Международной математической олимпиады) модель набирает 76,4, а с оптимизацией CLR — 80,6.
- На LeetCode проходит 123 из 128 задач с первой попытки (96,1%).
- Для сравнения, заявленного авторами на том же IMO-AnswerBench: DeepSeek V3.2 (671 млрд) — 78,3, GLM-5 (744 млрд) — 82,5, Kimi K2.5 (1 трлн) — 81,8.
- Важное ограничение: модель не обучалась на вызове инструментов и агентных сценариях — авторы не рекомендуют её для function calling и автономных кодинг-агентов.
Что это значит
Кого касается: энтузиастов локального ИИ и разработчиков на скромном железе — 3B-модель запускается на обычном ноутбуке, а то и на телефоне, без облака и без оплаты за токены. Возможность с цифрой: уровень рассуждения, сопоставимый с моделями на сотни миллиардов параметров, при размере в 3 млрд — это резкий рост «интеллекта на ватт»; но узкая специализация означает, что для агентов и работы с инструментами она не годится. Горизонт: доступна уже сейчас, лицензия MIT не накладывает ограничений на использование, включая коммерческое.
Контекст
VibeThinker продолжает тренд «маленьких, но умных» моделей: вместо гонки за триллионами параметров команды учат компактные сети узким, проверяемым навыкам — здесь это математика и алгоритмические задачи с однозначно проверяемым ответом, на которых такую модель удобно дообучать.
