单人研究者发布 Metis-1.6 双模型技术报告
原文标题：Think Twice: The Metis-1.6 Technical Report
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独立研究者从零训练出 Praxis（2.94B 参数，每步激活 0.46B）与 Logos（10.23B 参数，激活 1.18B）两个模型，采用 Mamba-2 与注意力混合专家堆叠并重复两遍。Logos 在 40 项后训练基准平均 52.93，接近 Qwen3-4B，但训练数据量约为可比模型中位数的十二分之一，数学表现突出、代码与长上下文较弱。报告详述了优化器未生效、长度奖励符号反转等失败经验。
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单人研究者从零训出 Praxis 与 Logos 两模型，Logos 用约十二分之一中位训练数据在 40 项基准平均 52.93
- •Praxis 2.94B 参数、每步激活 0.46B；Logos 10.23B 参数、激活 1.18B
- •架构为 Mamba-2 与注意力混合专家堆叠，每个 token 跑两遍
- •各训练 1.02T token：804.76B 预训练、18B 上下文扩展到 131072、200B 监督微调
- •Logos 在 40 项后训练基准平均 52.93，17 个模型中排第七，与 Qwen3-4B 相差不到 1 分
- •训练数据约为披露数据的可比模型中位数的十二分之一，每 token 激活参数少于所有胜过它的模型
为什么重要：单人低成本训练接近 Qwen3-4B 的平均分，且公开失败细节，对想复现小规模预训练与后训练的团队参考价值高于分数本身。
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