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然而，近期，加州大学伯克利分校的研究团队通过开发一款1.5B参数的DeepScaleR模型，并通过强化学习（RL）微调，成功超越了OpenAI的o1-preview。通过精巧的训练方法和高质量的数学数据集，他们在1.5B参数的小模型上成功应用了强化学习，提升了推理能力，并超越了OpenAI的o1-preview。例如，在使用大量参数和上下文的传统大模型训练时，训练成本通常会达到数百万美元，甚至更多

Qwen-3.5 的意义，远不止于又一个性能更强的开源模型。通过架构创新和工程优化，完全可以在有限的资源约束下，实现超越庞大参数模型的性能表现。当 OpenAI 和 Anthropic 还在用闭源 API 构筑护城河时，阿里选择了开源和普惠的道路。当行业陷入“参数军备竞赛”的焦虑时，Qwen-3.5 证明了效率与性能可以兼得。当开发者抱怨顶级模型太贵、太黑盒、太难部署时，0.8 元每百万 Toke

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传神社区|数据集合集第1期|中文NLP数据集合集

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