看起来本周是小型 AI 模型的风头时刻。
周四，非营利 AI 研究机构 Ai2 发布了 Olmo 2 1B，这是一款拥有 10 亿参数的模型。Ai2 声称，在多个基准测试中，Olmo 2 1B 的表现超越了 Google、Meta 和阿里巴巴等公司推出的同等规模模型。参数（有时称为权重）是模型内部用于指导其行为的组成部分。
Olmo 2 1B 采用宽松的 Apache 2.0 许可证通过 AI 开发平台 Hugging Face 发布。与大多数模型不同，Olmo 2 1B 可以从零开始复现；Ai2 已经提供了用于开发该模型的代码和数据集 ( Olmo-mix-1124 , Dolmino-mix-1124 )。
虽然小型模型在能力上可能不及那些巨型模型，但重要的是，它们不需要高性能硬件运行。这使得开发人员和爱好者在面对较低端以及消费级设备的限制时，更容易使用它们。
在过去几天中，陆续发布了许多小型模型，包括 Microsoft 的 Phi 4 推理系列和 Qwen 的 2.5 Omni 3B。这些模型中的大多数——以及 Olmo 2 1B——都可以轻松在现代笔记本甚至移动设备上运行。
Ai2 表示，Olmo 2 1B 使用了由公开可用、AI 生成及人工创建的资料构成的 4 万亿 Token 数据集进行训练。Token 是模型接收并生成的原始数据单位—— 100 万个 Token 大约相当于 75 万个单词。
在衡量算术推理能力的基准测试 GSM8K 上，Olmo 2 1B 的得分优于 Google 的 Gemma 3 1B、Meta 的 Llama 3.2 1B 以及阿里巴巴的 Qwen 2.5 1.5B。在 TruthfulQA （一项评估事实准确性的测试）上，Olmo 2 1B 的表现同样超越了这三款模型。
不过，Ai2 警告称 Olmo 2 1B 也存在一定风险。该组织表示，像所有 AI 模型一样，它可能会产生“问题输出”，包括有害及“敏感”内容，以及事实不准确的陈述。因此，Ai2 建议不要在商业环境中部署 Olmo 2 1B。
