9月22日，Meta发布MobileLLM-R1系列小语言模型，参数量分别为1.4亿、3.6亿和9.5亿，专为移动设备等轻量级平台设计。该模型经过监督式微调（SFT），聚焦数学、编程（如Python、C++）及科学问题，预训练数据仅约2TB高质量token，总数据量不到5TB。在多项基准测试中，其性能超越使用36TB数据训练的Qwen 3-0.6B。例如，在MATH测试中，MobileLLM-R1 950M准确率是Olmo 1.24B的5倍，编程任务表现同样优异。模型已开源，采用Apache 2.0协议，可通过vLLM推理引擎运行，并在Hugging Face平台发布。