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一则Reddit技术分享声称，一个仅0.8B参数的模型在ARC-Challenge基准上取得42.15%的成绩，超过未经微调的Qwen3.5-2B基础模型，并优于使用2.5万条数据进行SFT蒸馏的方案
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来源数
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置信度
短期 (~14 天)
时效性
2026/10/6
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有效期至：2026/10/20(已过期)
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相关事实
待验证研究显示,30B参数模型在复杂推理任务上的成功率比GPT-4/Claude-3.5低15-30个百分点68% 相似待验证研究表明当模型参数规模达到3B以上时，1.58-bit模型在多项基准测试中表现可接近甚至匹配同等规模的全精度模型66% 相似待验证两档量化模型实测：IQ2_XXS短问答48、长文63 Token/s；IQ3_XXS短问答30、长文39 Token/s，显存占用约16.44G，激活10138个专家，IQ2比IQ3快约6成64% 相似待验证在BU Bench V1上，4B参数的SFT模型超越了DeepSeek V4 Pro和Kimi K2.6在开源Browser Use框架下报告的45%成绩64% 相似待验证70B参数的模型经Q4量化后约需35-40GB显存，单块T4无法胜任，双T4则基本可以满足64% 相似
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