导语
【免费下载链接】Aryabhata-1.0 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/PhysicsWallahAI/Aryabhata-1.0
印度教育科技公司Physics Wallah推出的小型语言模型Aryabhata-1.0，以70亿参数实现JEE Main数学考试90.2%的准确率，仅需通用大模型1/4的计算资源，重新定义了垂直领域AI教育工具的技术标准。
行业现状：AI教育的"三重困境"
在印度，每年有超过120万学生竞争约1.6万个工程学院席位，优质数学辅导资源集中在德里、孟买等大城市，偏远地区学生难以接触。传统线下JEE备考课程年费高达10万卢比（约合8800元），而在线课程虽降至4200-4500卢比（约合370-400元），仍面临三大痛点：通用大模型如GPT-4o在严谨考试中频繁出错，专业推理模型如DeepSeek R1解题步骤冗长，轻量化模型又难以平衡准确率与教学价值。
斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》显示，教育领域对大模型的依赖正加剧资源分配不均——全球73%的AI教育工具部署在发达国家，而印度农村地区学校仅12%能接入稳定互联网。在此背景下，Aryabhata-1.0的出现验证了"专业化小模型"路线的可行性。
核心亮点：70亿参数如何超越千亿模型？
模块化模型融合技术
研究团队创新性融合三个专业模型优势：Qwen2.5-Math提供基础数学能力，NVIDIA AceMath增强计算精度，DeepSeek R1 Distill优化推理过程。通过线性权重融合公式（最终模型 = α×Qwen + β×AceMath + γ×DeepSeek，α+β+γ=1），实现"1+1+1>3"的效果。这种方法使模型在保持7B参数量的同时，获得接近专业数学家的解题思维。
考试数据蒸馏工艺
从25万道原始JEE题目中，通过三重过滤机制精选13万道高质量题：剔除图表题和非英语题，将选择题转换为开放式问答，使用GPT-4o-mini标准化题目格式。独创的"4选1拒绝采样"技术，让模型对每道题生成4种解法并仅保留正确路径，最终形成35万条优质解题轨迹的训练数据集。
教学导向强化学习
研发团队提出"带验证奖励的强化学习"(RLVR)框架，采用二元奖励机制（答案正确得1分，错误得0分），并创新引入"自适应群组调整"策略——简单题目比较8种解法，复杂题目扩展至64种。配合"温度递进策略"（训练温度从0.6逐步提升至1.0），使模型在保持90%+准确率的同时，生成符合教学逻辑的解题步骤，平均每道题解答长度控制在2000字符左右。
如上图所示，Aryabhata 1.0在2025年JEE Main数学考试中，1月场次准确率达86%，4月场次提升至90.2%，显著领先同类模型。这一成绩证明小型专业模型在垂直领域完全能媲美甚至超越通用大模型。
行业影响：教育公平的技术杠杆
资源分配革命
Aryabhata的开源特性使其7B参数量可在普通服务器运行，单题推理成本仅为通用大模型的1/20。在印度教育体系中，顶级数学教师资源集中在大城市，偏远地区学生难以接触优质辅导。该模型的开源发布使任何学校或开发者都能部署这一"AI数学专家"，推动教育资源普惠化。
考试AI范式转移
该模型在MATH 500基准测试中达83.6%准确率，GSM8K小学数学题测试更是达到94.8%，超越部分70B参数量模型。Physics Wallah计划在2.0版本扩展至物理、化学学科，目标覆盖JEE Advanced和NEET考试，形成完整的STEM考试AI生态。微软研究院与Physics Wallah的合作已验证，此类小型专业模型在复杂数学问题上的表现可媲美甚至超越闭源大模型。
未来展望：从解题工具到学习伙伴
Aryabhata的下一步发展将聚焦两个方向：一是引入多模态能力处理几何证明等图形相关题目，二是开发"难度自适应"系统，能根据学生答题情况动态调整讲解深度。这种进化可能催生全新学习模式——当学生卡壳时自动分解步骤，掌握后则加速推进，实现真正的个性化学习。
正如古印度数学家阿耶波多开创零的概念，现代Aryabhata正在重新定义AI与教育的关系：不是取代教师，而是让优质教育的"边际成本"趋近于零。对于全球数十亿渴望突破教育资源限制的学生而言，这个70亿参数的数学模型，或许正打开一扇通往公平未来的大门。
【免费下载链接】Aryabhata-1.0 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/PhysicsWallahAI/Aryabhata-1.0
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
