Meta发布MobileLLM-R1，小参数模型性能大幅提升

Meta 刚刚在 Hugging Face 上发布了 MobileLLM-R1，一个参数量低于 1B 的边缘推理模型。与其它完全开源模型相比，性能提升 2–5 倍：MobileLLM-R1 在 MATH 准确率上比 Olmo-1.24B 高约 5 倍，比 SmolLM2-1.7B 高约 2 倍。预训练 token 仅用 Qwen 的 1/10：在多个推理基准上匹配或超越 Qwen3 的准确率，而训练 token 仅 4.2T（仅为 Qwen3 36T 的 11.7%）。