Meta推出MobileLLM-R1系列AI模型：10亿参数内专精数学与编程
Meta 公司在 9 月 22 日正式发布了 MobileLLM-R1 系列轻量级语言模型。该系列包含 1.4 亿、3.6 亿和 9.5 亿参数三个版本，专门针对移动设备等低功耗平台优化，可高效运行于本地环境中。
与传统通用聊天机器人不同，MobileLLM-R1 采用监督式微调（SFT）进行针对性训练，专注于解决数学计算、编程开发（支持 Python 和 C++）以及科研领域的专业问题。以旗舰型号 MobileLLM-R1 950M 为例，其预处理数据仅消耗约 2TB 精炼的 token 数据，总训练数据量控制在 5TB 以内。尽管如此，该模型在 MATH、GSM8K、MMLU 和 LiveCodeBench 等专业测试中表现优异，甚至超越了使用 36TB token 数据训练的 Qwen 3-0.6B 模型。
性能测试显示，在 MATH 评测中，950M 版本的准确率达到了 Olmo 1.24B 的五倍，是 SmolLM 1.7B 的两倍。编程任务的处理能力也明显优于这两个同类型开源模型。
开发者当前可通过 vLLM 推理引擎部署 MobileLLM-R1，只需在 ModelRegistry 中注册 Llama4ForCausalLM 架构即可。该系列产品以 Apache 2.0 协议开源，完整模型资源已同步上传至 Hugging Face 平台（访问链接）。
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