Meta开源MobileLLM-R1：专注数学编程科学的小参数AI模型

Meta于9月22日正式发布了其最新研发的MobileLLM-R1系列小型语言模型，该系列提供三种不同参数版本：1.4亿、3.6亿和9.5亿参数。这些模型设计初衷在于满足轻量级设备如移动平台的运算需求。

值得注意的是，Meta明确指出MobileLLM-R1并非通用聊天机器人模型。该系列模型采用了监督式微调（SFT）技术，针对数学、编程（包括Python和C++等语言）以及科学问题等领域进行了专门训练。以最大版本的950M参数模型为例，其预训练仅使用约2TB高质量token数据，整体训练数据量不到5TB。然而，在MATH、GSM8K、MMLU、LiveCodeBench等权威评测中，该模型表现优异，甚至超越了采用36TB token数据训练的Qwen 3-0.6B。

在与其他开源小模型的对比测试中，MobileLLM-R1 950M在MATH测试中的准确率分别是Olmo 1.24B的五倍和SmolLM 1.7B的两倍。在编程任务方面，该模型同样展现出色性能，优于上述竞争对手。

目前开发者可通过vLLM推理引擎轻松部署MobileLLM-R1系列模型，仅需在ModelRegistry中注册Llama4ForCausalLM即可使用。该系列模型已以Apache 2.0协议开源，并可在Hugging Face平台获取（点击此处访问）。