ServiceNow-AI发布Apriel-1.5-15b-Thinker多模态模型 革新AI推理训练范式
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/Apriel-1.5-15b-Thinker-GGUF 近日，ServiceNow-AI团队正式推出Apriel-1.5-15b-Thinker多模态推理模型，为人工智能训练领域注入全新思路。该模型以"中间训练即所需"（Mid training is all you need）为核心开发理念，通过创新的持续预训练机制，显著提升了大语言模型的基础推理能力与多模态处理效能。
在模型构建的关键持续预训练阶段，研发团队采用深度广泛的训练策略，对模型进行数十亿级精选样本的训练迭代。训练数据覆盖数学推理、编程挑战、科学文献、逻辑谜题等多个知识领域，同时特别融入图像理解推理、字幕生成及图文交错数据等多模态学习素材。这种全面的训练方案旨在夯实模型的底层推理架构，实验数据显示，该阶段使模型在各类推理基准测试中均获得显著性能提升，为后续功能优化奠定坚实基础。
进入监督微调（SFT）阶段后，模型在超过200万条高质量文本样本上完成精准调校。训练素材专门针对数学科学问题求解、代码开发任务、指令遵循机制、API函数调用以及对话交互场景进行优化。经过系统微调后，模型文本性能已超越Deepseek R1 0528和Gemini-Flash等主流模型，在复杂任务处理中展现出更强的逻辑推理能力与指令执行精度。
值得关注的是，尽管未针对图像任务进行专项微调，但凭借固有的多模态架构设计与文本监督微调中实现的跨模态推理迁移能力，该模型在图像理解任务上表现出与主流开源视觉语言模型相竞争的性能水平。这种"一举多得"的训练成效，大幅提升了模型的应用性价比。
在部署层面，Apriel-1.5-15b-Thinker展现出优异的硬件适配性，通过高效的内存管理机制，可在单GPU设备上流畅运行。这一特性极大降低了先进AI模型的应用门槛，为中小企业及开发者提供了接触前沿推理技术的机会。随着该模型的开源发布，业界有望在智能客服、代码辅助、科学研究等领域开发出更具创新性的应用解决方案。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
