# VibeThinker-3B 与后训练的力量

- 原标题：VibeThinker-3B and the Strength of Post-Training
- 类型：博客
- 来源：Sebastian Raschka
- 发布时间：2026-06-17
- 首次精选：2026-10-28 16:25
- 分级：值得看
- 学习层级：深入
- 主题：[finetuning-adaptation](<https://oplearnx.com/md/topics/finetuning-adaptation.md>)（第 7 位）、[model-distillation](<https://oplearnx.com/md/topics/model-distillation.md>)（第 7 位）、[reinforcement-alignment](<https://oplearnx.com/md/topics/reinforcement-alignment.md>)（第 20 位）
- 原文链接：[https://sebastianraschka.com/blog/2026/vibethinker-3b-post-training.html](<https://sebastianraschka.com/blog/2026/vibethinker-3b-post-training.html>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_a9b8fbbc17fe](<https://oplearnx.com/resources/pk_a9b8fbbc17fe>)

## 摘要

Sebastian Raschka 博客文章，详细分析基于 Qwen2.5-Coder-3B 的 VibeThinker-3B 模型，指出其所报告的推理能力提升来自一套细致的后训练流程。文中列出报告基准成绩（AIME 2026 为 94.3、LiveCodeBench v6 为 80.2、IMO-AnswerBench 为 76.4），介绍其沿用标准 Qwen2 解码器结构及配置参数，并概述后训练配方，包括数据合成、两个监督微调阶段、多个强化学习阶段、离线自蒸馏和最后的指令微调。适合关注模型架构与后训练技术的读者。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）