2025 年 3 月 4 日，360 智腦開源了 Light-R1-32B 模型，以及全部訓練數據、代碼。僅需 12 臺 H800 上 6 小時即可訓練完成，從沒有長思維鏈的 Qwen2.5-32B-Instruct 出發，僅使用 7 萬條數學數據訓練，得到 Light-R1-32B，在 AIME24 測試基準中取得 76.6 分、AIME25 取得 64.6 分，在數學評測上開源首次實現從零大幅超越 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 的 72.6 分和 54.9 分。

一周前，360 智腦聯合北大開源了 TinyR1-32B-Preview，從 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 訓練，在數學、科學和代碼上取得了接近 DeepSeek-R1 滿血版的優異效果。Light-R1-32B 則不依賴 DeepSeek-R1-Distill，從沒有長思維鏈的模型出發，在數學上從零復現并超越了 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B。360 智腦希望這些工作助力開源社區發展。

注：表中為 64 次采樣均分，較 16 次平均更穩定；其他開源模型截取開源匯報的結果，若沒有則測試 64 次取均分。

• 模型倉庫：https://huggingface.co/qihoo360/Light-R1-32B
• 項目地址：https://github.com/Qihoo360/Light-R1

低成本從零超越，領域專精

DeepSeek-R1 模型發布以來，盡管許多開源工作試圖在 72B 或更小的模型上復現長思維鏈的 DeepSeek-R1 的性能，但至今還沒有在 AIME24 等高難度數學競賽中達到接近 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 的 72.6 分的成績。

360 智腦開源的 Light-R1-32B 實現了突破，從沒有長思維鏈的 Qwen2.5-32B-Instruct 開始訓練，它在 AIME24 上取得了 76.6 的高分、在 AIME25 上 64.6 分，均顯著超越 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B。

Light-R1-32B 的這套從零訓練的方案，按 H800 租用價格估算，訓練成本僅需 1000 美元左右。僅使用了 7 萬條數學數據，通過兩階段的課程學習 SFT 接著 DPO，即可超過 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，12 臺 H800 機器的訓練時長僅需 6 小時以內（約 4+0.5+0.5 小時）。

雖然僅使用數學數據訓練了模型的長思維鏈能力，但在 GPQA Diamond 任務上的優秀結果，讓我們相信 Light-R1 的訓練方案的泛化性及有效性。相比于內部目前正在研發的強化學習路線，Light-R1 的課程學習 SFT+DPO 對整個訓練流程更輕便，成本也更友好。隨著訓練和推理技術的不斷發展，未來長思維鏈模型將更加普及，Light-R1 正為低成本快速訓練一個領域專精推理模型提供了重要參考。

全量開源，簡單易用

Light-R1 開源首日即開源全量訓練和評測資產：

• Light-R1-32B 模型：沿用 Qwen2.5-32B Apache 2.0 License；
• 課程學習 SFT+DPO 數據集：兩階段課程學習 SFT 和 DPO 的全部數據；
• 360-LLaMA-Factory 訓練框架：在長思維鏈數據 Post-Training（尤其是 DPO）上解鎖序列并行；
• 完整評測代碼和結果：基于 DeepScaleR 的評測工具，Light-R1-32B 的原始采樣結果也在 Huggingface 模型目錄下。

Fully open at Day 1，確保可信度和可復現性。360 智腦也正在探索強化學習續訓，未來性能有望進一步提升。

Light-R1-32B 基于 Qwen tokenizer 增加了個別特殊 token。使用 Light-R1-32B 模型時，因其長思維鏈能力目前僅通過數學數據訓練，故并不會對所有用戶輸入輸出長思維鏈。參照 DeepSeek 的推理建議，我們在聊天模板中硬編碼了 < think> token 強制其思考。建議使用較新版本的 vLLM 或 SGLang 進行推理。

課程 SFT+DPO，穩步提升

數據準備

訓練用的數學題來自 OpenR1-Math-220k、OpenThoughts-114k、Omni-MATH、AIME（截至 2023 年）等多個開源的數學數據集，并對 AIME、MATH、GPQA 等基準測試的數據泄露去除了污染的題目。

數學題的答案抓取了 DeepSeek-R1 的結果并經過驗證過濾。同時使用 DeepScaleR-1.5B-Preview 進行采樣根據回答正確率估算題目的難度分級。

課程學習 SFT+DPO

基于 Qwen2.5-32B-Instruct，依次進行 Post-Training：

• SFT 階段 1：根據驗證結果和難度分級初篩，得到 7 萬條數據進行 SFT；
• SFT 階段 2：在 SFT 階段 1 之后，篩選出難度最大的 3 千條數據，進行 SFT；
• DPO 階段：在 SFT 階段 2 之后，在 3 千條數據上多次采樣 Light-R1-SFT 階段 2 的回答，根據驗證結果和 DeepSeek-R1 的回答構建 DPO pair 對，進行 DPO，使用 DPO 原始 loss 或 NCA loss。

模型融合

最終，智腦團隊將 SFT 階段 2、DPO 和另一個 DPO 版本的模型（AIME24 74.7 分）融合，使用 Arcee 團隊的 mergekit 工具，得到 Light-R1-32B。這兩個 DPO 版本在訓練數據和超參上略有不同。

整個訓練流程中，每一步的提升都在前文的表格中體現。在完全沒訓練的科學類題目評測 GPQA 上，數學專項訓練導致了部分遺忘，但 Light-R1-32B 也體現了較強的泛化性。

數據去重，助力開源生態

基準測試分數既有其重要性，也有局限性。雖然預訓練階段的個別基準測試污染難以完全避免，但在后訓練階段，應當嚴格杜絕數據污染，在訓練集中對測試數據嚴格去重。360 智腦在研發過程中發現，雖然開源數據集對 AIME 都沒有污染，但是在 MATH-500 和 GPQA 上都存在一定污染，通過 N-gram 或純字母匹配檢測，可以發現原題或僅更改數字的計算題。針對這種情況，Light-R1-32B 在訓練過程中做了嚴格去重。

在開源社區中，Light-R1-32B 是首個從零訓練超越 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 的模型。Light-R1-32B 基于開源模型 Qwen2.5-32B-Instruct 和 DeepSeek-R1 和多個開源數據，使用開源框架 360-LLaMA-Factory 訓練，使用開源項目 DeepScaleR 和 verl 評測。360 希望通過 Light-R1-32B 和上周開源的 TinyR1 等工作助力開源生態發展，加速中國 AI。

注：本文 “從零” 表示從沒有長思維鏈的模型開始訓練

團隊成員：Liang Wen, Fenrui Xiao, Xin He, Yunke Cai, Qi An, Zhenyu Duan, Yimin Du, Junchen Liu, Lifu Tang, Xiaowei Lv, Haosheng Zou, Yongchao Deng, Shousheng Jia, Xiangzheng Zhang