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新浪微博于11月13日发布其首个开源大模型VibeThinker-1.5B，参数量仅15亿，却通过创新的“频谱到信号原理”（SSP）训练方法，在多个高难度测试集中表现优异。该模型在数学和编程算法测试中超越参数量远超自身的巨量模型，如DeepSeek-R1-0120（6710亿参数），并接近4560亿参数的MiniMax-M1。其训练成本不足8000美元，远低于行业水平，降低了几十倍。VibeThinker-1.5B的开源旨在为资源有限的企业与高校提供高性价比研发路径，推动技术普惠。项目已上线GitHub、HuggingFace等平台。
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