​Meta AI 发布 MobileLLM-R1：轻量级边缘推理模型

近日，Meta AI 推出了名为 MobileLLM-R1 的轻量级边缘推理模型系列，现已在 Hugging Face 平台上线。该系列涵盖从140M到950M参数规模的多种模型，专为高效执行数学、编程及科学推理任务而设计，在低于10亿参数的体量下展现出卓越性能。

其中最大的型号为 MobileLLM-R1-950M，采用了多项架构优化：包含22层 Transformer 结构、24个注意力头以及6组分组 KV 头。其嵌入维度设为1536，隐藏层维度达到6144。

为提升效率，该模型引入了分组查询注意力（GQA）机制，有效降低计算与内存消耗；通过块级权重共享策略进一步压缩参数数量，同时避免显著增加延迟；并采用 SwiGLU 激活函数以增强小模型的表达能力。支持最长4K token 的上下文输入，后训练版本更可扩展至32K上下文长度。

在训练方面，MobileLLM-R1 展现出极高的数据利用效率。整个训练过程使用约4.2万亿 token，仅为 Qwen3-0.6B 所用36万亿 token 的11.7%，却实现了相当甚至更优的准确率表现。此外，模型经过数学、编码和推理相关数据集的监督微调，显著减少了训练所需的资源与成本。

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基准测试结果显示，MobileLLM-R1-950M 在多个关键任务中表现突出：在 MATH500 数据集上，其准确率约为 OLMo-1.24B 的5倍，是 SmolLM2-1.7B 的约2倍。在 GSM8K、AIME 和 LiveCodeBench 等复杂推理与编程任务中，其性能与 Qwen3-0.6B 相当或更优，而后者所依赖的训练 token 数量远超前者。

然而，该模型的应用也存在一定局限。由于专注特定领域，其在通用对话、常识理解及创造性生成等任务上的表现不及更大规模的通用模型。此外，MobileLLM-R1 采用 FAIR NC（非商业用途）许可证，限制了其在商业场景中的部署；且较长的上下文支持（32K）会带来更高的 KV 缓存占用和运行时内存需求。

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