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性能率先、开源普惠、国产易获取的三重势能，莳植了年头 DeepSeek 的本事平权狂热，掀翻 AI 普惠海潮。

可是，当许多东说念主想在端侧部署 DeepSeek 模子时，却遭受了挑战：部署满血版大模子需数万元硬件参预，退而求其次选拔蒸馏版 14B 版块，又会出现性能断崖式着落与反应蔓延。

就在 AI 用户堕入"高资本部署"与"低质地融合"的两难逆境时，端侧 AI 的破局时刻，偷偷被 360 翻开了。

近期，360 智脑团队发布了最强 14B 推理模子：Light-R1-14B-DS，是业界初次在 14B 模子上复现强化学习成果。数学才略上，推崇向上 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B。

尽管只查考了 MATH 数据，但在 GPQA 科学知识评测中，7B/14B 双版块均卓越对标家具，展现出"小参数大机灵"的泛化才略。

此外，互助 360 的全面开源计策（模子 / 数据 / 代码 / 本事讲解全盛开），这场端侧 AI 平权通顺，意味着 14B 模子能在手机端流通初始，意味着企业无需天价算力即可部署专科级 AI。

AI 端侧民主化的风暴眼，正在酝酿之中。

咱们第一时辰研读了 360 放出的本事讲解，发现端侧 AI 的本事拐点依然出现。360 开源的 Light-R1-14B-DS 创造了三项行业记录：

一是才略复现。Light-R1-14B-DS 初次在数学才略上，用 14B 模子复现了强化学习成果，通过多阶段课程学习 SFT和强化学习，Light-R1-14B-DS 的推崇向上 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，是现在最优的 14B 模子，这考据了 RL 强化学习计策的灵验性，RL 对端侧模子查考的收益很大，仍有进一步挖掘后劲。

（Light-R1 查考经由）

二是效用创新。Light-R1-14B-DS 经过长想维链强化学习后查考，在 AIME 24 和 25 上离别取得了74.0 和 60.2的得益，数学部分推崇卓越 DeepSeek 的 70B（72.6 分）和 32B（54.9 分）蒸馏模子，取得了异常权臣的普及，这标记着推理能耗进一步裁减。另一版块的 Light-R1-7B-DS，无需量化即可端侧部署。这次探索，在低资本复现 DeepSeek-R1 方面迈出了枢纽一步。

三是泛化才略增强。Light-R1-14B-DS 在科学知识评测 GPQA 上升，迫害了模子"倒霉性淡忘"的魔咒，具有较好的泛化性，开辟模子优化新旅途。

最强 14B 端侧推理模子，撕开了 DeepSeek 70B 的性能禁闭线，端侧 AI 迎来了界限化普及的拐点。不外，在 AI 与大众之间，还差一个开源。

要是仅有本事突破，但莫得开源机制，那么端侧推理模子再好，也无法被大众粗犷取得、低资本用起来。

这次，360 给与了全栈式的开源计策——模子权重、22 万条数学数据集、RL 查考代码、本事讲解等，王人系数公开。这种开源深度，远远向上了常界限型权重盛开。

也等于说，中小团队仅需小数算力，就能从数据清洗到强化学习全链路复现，完成端侧 AI 的后查考与部署。

端侧 AI 的民主化，高度依赖于科技企业的开源计策，为什么说 360 这次盛开始侧推理模子很枢纽？

对企业来说，传统端侧 AI 部署，会靠近闭源模子普遍的授权用度（如 OpenAI API 调用资本）与硬件适配的边缘资本（需定制化芯片或处事器），资本难以承受。此前 openai 也发布过蒸馏版 o1-mini，但普遍的订阅费依然让多数开发者着重三舍。此外，闭源模子存在不行评释性风险，医疗、法律等行业因合规条目无法经受"输入－输出"不透明的 AI 决策。因此，Light-R1-14B-DS 这么低资本、全开源的国产端侧推理模子，有望铲除企业对 AI 的记念，粗犷迈入智能化。

对个东说念主来讲，云表模子需要上传数据，这会激励秘密暴露的记念。而在端侧离线初始大模子，又对算力 / 内存有更高的条目，传统端侧 AI 需要旗舰级开辟，买不起旗舰机，就用不到好 AI，这酿成了一种 AI 期间的"开辟脑怒"。

360 开源最强 14B 端侧模子，让端侧 AI 才略不再是少数机型的特权，也不错下千里到普惠机型上，为大众所用。而用户界限的扩大，也会激动 AI 行使及大模子家具的增长。

由此看到，360 开源计策所带来的本事民主化，不错激活 AI 的长尾需求，加快 AI 普惠的到来。

末端开辟，是用好 AI 的载体。推理模子下千里到端侧，行使空间也十分宽阔，翻开了端侧 AI 的无穷设想空间。

展望一下，现在这两个最强端侧 14B/7B 推理模子，可能会首先落地在买卖价值高的场景，然后一步步渗入进各行业。

首当其冲的，等于浪掷电子界限。智高东说念主机、腕表、平板、PC、眼镜等末端开辟，近两年王人在加快 AI 化。

但此前 AI 化有两种决策：一是纯端侧，保证腹地秘密安全，但内存条目高，功耗大；另一种是端云攀附，部分任务上云处理。Light-R1-7B-DS 无需量化即可部署于末端开辟（如手机、IoT 开辟），标记着浪掷级硬件也能初始复杂 AI 任务。对比传统需要 32B 以上参数的端侧模子，其 7B 界限大幅裁减内存占用和能耗。为 AI 末端带来了更大的创新空间，比如在手机腹地初始复杂数学迷惑、法律布告认知等任务，贬责秘密和蔓延痛点。

360 的本事突破与全栈开源，不错为浪掷电子界限的 AI 探索带来异常故意的模仿。

下一个等于重心行业、垂直界限。金融、政务、医疗、法律等数字化基础较好的行业，积极拥抱 AI，又但愿在腹地化初始专科级 AI，幸免敏锐数据上传云表，这就需要独有模子 + 后查考，最强端侧 14B/7B 推理模子不错大幅裁减端侧独有模子的查考、推理等硬件门槛，加快行业智能化探索。

更进一步，传统行业壁垒也将被端侧普惠 AI 撕开。比如机灵城市管理，通过部署端侧 AI 的边缘智能忖度，不错极大减少智能化的建造和升级运维资本；农业智能化，搭载 14B 模子的农业无东说念主机，蹊径自动避障、精确识别大地等才略，王人会跟着推理才略的增强而大幅普及。

通过端侧 AI 的普惠蹊径图，来进行推演，不出丑到，360 的本事突破与开源计策，一定会眩惑多数行业开发者或个东说念主开发者前来试用，与丰富的场景相攀附，催生多数智能化的长尾行使。

也等于说，通过开源轻量级推理模子，360 有望销毁 AI 六小强在千亿参数级的竞争。基于开源盛开的本事公信力，构建开发者生态护城河。从这个角度看，360 掀翻的端侧 AI 飓风，也将卷出一个大模子竞争的新风光。

端侧推理模子的平权时刻已到，万亿级边缘智能市集正蓄势待发、乘风远航。

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