蚂蚁百灵团队的Ring-lite，凭何能在多项推理榜单实现SOTA效果？

在如今的人工智能推理模型领域，追求高性能、高效率可是大家梦寐以求的事！而有一种模型搞出了大事情，实现了轻量级推理模型的SOTA效果，还验证了神奇的MoE架构推理潜力，这可不简单，下面咱们就好好聊一下！

多项榜单显神功

多项推理榜单比如AIME24/25、LiveCodeBench、CodeForce、GPQA - diamond等那可是高手如云的地方。就在这，轻量级推理模型创下了SOTA效果，还比肩3倍激活参数大小的10B以下Dense模型了。这就像是一个小个子在高手林立的武林中杀出了一条血路，太厉害了！能取得这样的成绩，对搞推理模型研发的人也是巨大的激励。

起点与训练方法独特

这个厉害的模型是以百灵开源的MoE架构Ling - lite - 1.5为起点。它总参数16.8B，激活参数仅2.75B。然后，又用了独创的C3PO强化学习训练方法。就好比盖房子，选了好的地基，还用了特别的建造方法，这房子想不牢固出色都难！有了这样的基础和方法，模型的发展那是有了保障。

探讨技术难题创新多

Ring - lite这家伙可没闲着，它还探讨了推理模型的技术难题，像RL训练稳定性、Long - CoT SFT和RL的token分配、多领域任务联合RL训练等问题。并且形成了 Ring - lite 的三大项目技术创新。这就等于是在别人头疼的问题上找到了自己的新解法，以后其他研究者也能从中获得新思路。

熵与训练崩溃关系探秘

研究里还观察到entropy与奖励的崩溃表现出较强的相关性。SFT训练越多，RL训练阶段起点entropy越低，更容易导致训练崩溃。后来，又结合基于熵来选Long - CoT SFT之后做RL训练的起点模型，解决了reward突发的大幅下跌问题。就像是找到了疾病的病因然后对症下药，让模型少点“生病”的情况。

两阶段训练比重问题

Long - CoT SFT + RL的两阶段训练涉及到怎么分配两阶段训练比重的事，包括数据分配、算力分配等。从token efficiency角度去分析这个问题，原来直接通过SFT模型的benchmark指标选RL训练的base模型不是最优方案，还容易引发模型奖励骤降。而用entropy loss范围选SFT模型当起点能有不错的效果和token efficiency权衡，这得多做多少实验才能发现

多任务训练方案优化

训练中用数学、代码、科学任务联合训练方案，开始发现直接混合多个任务训练比分阶段训练各领域的分数下降。团队最后采用先数学再代码和STEM混合训练分阶段方式，能更好缓解领域冲突。而且基于标记信息强化学习动态数据采样优化领域融合，提升了效率和效果。这就是不断地尝试，才有了更好的结果。

大家想想，要是咱以后都能充分利用这些研究成果，推理模型能发展成啥样？觉得这模型是不是特别厉害的话就点赞评论分享！你觉得未来推理模型还可能在哪方面有更大的突破？