Sina Weibo tarafından geliştirilen VibeThinker-3B, minik bir model mimarisiyle dikkat çekici bir başarı ortaya koymaktadır. Sadece 3 milyar parametreye sahip model, 333 kata kadar daha büyük olan DeepSeek V3.2 ve Kimi K2.5 gibi modellerle benzer performans sergileyerek matematik ve kodlama görevlerinde önemli sonuçlar elde etmiştir.
Model boyutu açısından bu fark yaratıcı bir yaklaşımla kapatılmıştır: multi-stage post-training (çok aşamalı son eğitim). Araştırıcılar bu yöntem aracılığıyla modeli daha etkili hale getirmiş ve boyutu azaltıp performansı korumayı başarmıştır.
Elde edilen bulgular, yapay zeka modellerinin tasarımına ilişkin önemli bir hipotez ortaya koymaktadır. Araştırma ekibine göre, mantıksal akıl yürütme yetenekleri küçük parametre sayısına sahip modellere başarılı bir şekilde sıkıştırılabilir. Buna karşın, geniş yelpazdeki gerçek dünya bilgisinin (faktüel bilgi) bu şekilde sıkıştırılması mümkün değildir. Bu bulgu, modellerin içeriğe göre farklı sıkıştırma oranları gösterebileceğini göstermektedir.
