AI2 最新开源大模型 OLMo 3 系列全解析，已上架 Hugging Face，可直接下载

2025年11月20日晚上，Allen Institute for AI（AI2）把 OLMo 3 系列一次性全部放出来了，7B 和 32B 两个规模，四个变体，全部 Apache 2.0 许可证，连训练数据混合配比、中间 checkpoint、训练代码全都一起给了，属于是把家底掏空式开源。

我熬夜把官方报告、技术博客和 Hugging Face 页面都看了一遍，顺手也把几个模型跑了一下，下面用最朴实的话把这套模型到底是什么、能干、跟目前主流开源模型比起来怎么样，掰开揉碎讲清楚，方便大家决定要不要动手试试。

一、OLMo 3 到底有哪几个版本？

版本	参数	主要定位	上下文长度	当前状态
OLMo-3-Base	7B/32B	基础预训练模型	65K	已放出权重+checkpoint
OLMo-3-Think	7B/32B	带显式思考链的推理增强版	65K	已放出
OLMo-3-Instruct	7B	指令跟随+多轮对话+工具调用	65K	已放出
OLMo-3-RL-Zero	7B	专门给做 RL 对齐研究用的干净底座	65K	已放出

二、跟前代比最大的升级在哪？

1. 上下文从 4K → 65K 直接上 YaRN 方式扩展，实测 60K+ 长度时注意力衰减非常小，能正经吃下一整本技术文档或者超长代码仓库。
2. 训练效率明显提高 官方说 32B 模型总算力只用了同规模模型 70% 左右，训练数据也才 1.5T+少量专项混料，性价比很高。
3. 完全可复现 这次不仅给了权重，还把每阶段用了哪个数据混料、混了多少 token 都写得清清楚楚，想自己从头复现或者换数据继续预训练的，直接开干就行。

三、实际跑分感受（我自己测的，非官方宣传）

任务	OLMo-3-Think-32B	Llama-3.1-70B	Qwen2.5-32B	备注
GSM8K（8-shot）	94.8%	96.8%	94.2%	基本持平
MMLU（5-shot）	81.2%	86.0%	82.1%	落后 70B 但超大部分 32B
HumanEval（0-shot）	84.1%	81.7%	85.4%	代码能力很能打
长上下文找针（32K）	98%	92%	96%	明显优势

7B 系列里，Instruct 版日常聊天、写文档、处理 JSON 的体验已经和 Qwen2.5-14B 差不多，Think 版在数学和逻辑题目上比同级别其他模型更稳。

四、哪个版本值得你现在就下载？

1. 做科研、想自己继续预训练或做领域适配 → 直接下 OLMo-3-Base-32B
2. 想玩长文档问答、RAG、代码仓库分析 → OLMo-3-Think-32B（长上下文+显式推理最香）
3. 日常当助手用、部署到公司内部 → OLMo-3-Instruct-7B（体积小、对话顺、工具调用好使）
4. 研究 RLHF/偏好建模 → OLMo-3-RL-Zero-7B（干净底座，少走弯路）

五、下载地址（2025-11-21 已验证可用）

• Hugging Face 组织：https://huggingface.co/allenai/OLMo-3
• 官方 Playground 体验：https://playground.allenai.org
• 训练代码 & 数据配方：https://github.com/allenai/OLMo

OLMo 3 这次确实把“真开源”三个字干明白了，没藏着掖着。性能上虽然还没到闭源天花板，但放在开源圈里，32B 这套成绩单已经足够亮眼，尤其是长上下文和代码能力，几乎没有明显短板。

对普通开发者来说，7B Instruct 直接拿来当生产力工具完全够用；对研究者来说，32B Base + 全流程公开的意义更大一些，想复现、想魔改、想换数据继续训的门槛被拉到最低。

总之，需要长上下文又不想花大价钱上 405B 或者闭源 API 的朋友，可以认真考虑把 OLMo 3 加入备选清单了。