V4-Flash为何能小参数反超大模型？
V4-Flash正式版最近上线，最反常识的是它没改架构，总参数还是两千多亿、每次激活一百多亿，却靠一轮后训练把Agent能力干到了自家旗舰预览版上面。DeepSWE从个位数涨到五十多，Terminal Bench从五十多涨到八十多，多项Agent基准全部反超。这说明模型能力的上限不只看参数规模，后训练配方、数据筛选、强化学习对齐这些细节，可能才是决定模型会不会干活的关键。对一线工程师来说，与其盲目追大模型API，不如研究怎么用好后训练、蒸馏和领域微调，把小模型训成业务专用的尖刀，省下的预算够一个小组多跑半年实验。
发布于 广东
分享
评论
1
未登录
友善发言
评论
加载中
