新智元報道

編輯：元宇

Prime Intellect發(fā)布的INTELLECT-3，在數(shù)學(xué)、代碼等多項基準測試中取得同規(guī)模最強表現(xiàn)。該模型旨在將訓(xùn)練前沿模型的技術(shù)棧開放給社區(qū)，推動大規(guī)模RL研究的普及與發(fā)展。

最近，Prime Intellect正式發(fā)布了INTELLECT-3。

這是一款擁有106B參數(shù)的混合專家（Mixture-of-Experts）模型，基于Prime Intellect的強化學(xué)習(xí)（RL）技術(shù)棧訓(xùn)練。

在數(shù)學(xué)、代碼、科學(xué)與推理的各類基準測試上，它達成了同規(guī)模中最強的成績，甚至超越了不少更大的前沿模型。

Prime Intellect已經(jīng)把完整的訓(xùn)練流程——包括模型權(quán)重、訓(xùn)練框架、數(shù)據(jù)集、RL環(huán)境和評測體系——全部開源，希望能推動更多關(guān)于大規(guī)模強化學(xué)習(xí)的開放研究。

INTELLECT-3使用的訓(xùn)練軟件與基礎(chǔ)設(shè)施，與即將在Prime Intellect平臺向所有人開放的版本完全一致。

這意味著未來每個人、每家公司都能擁有對最先進模型進行后訓(xùn)練的能力。

多項基準，斬獲SOTA

INTELLECT-3是一個106B參數(shù)的Mixture-of-Experts（MoE）模型，基于GLM 4.5 Air進行了監(jiān)督微調(diào)（SFT）和強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。

它在數(shù)學(xué)、代碼、科學(xué)和推理類Benchmark上均取得了同體量中的最強表現(xiàn)。

訓(xùn)練框架

訓(xùn)練中，Prime Intellect使用了以下核心組件：

PRIME-RL：自研的分布式RL框架，支持監(jiān)督微調(diào)和大規(guī)模MoE模型的強化學(xué)習(xí)。

Verifiers 與 Environments Hub：統(tǒng)一的環(huán)境接口與生態(tài)，用于各類智能體式RL環(huán)境與評測。

Prime Sandboxes：高吞吐、安全的代碼執(zhí)行系統(tǒng)，用于智能體代碼類環(huán)境。

算力編排：在64個互聯(lián)節(jié)點上的512張NVIDIA H200 GPU完成調(diào)度與管理。

INTELLECT-3完整使用PRIME-RL進行端到端訓(xùn)練。

這套框架與Verifiers環(huán)境深度整合，支撐從合成數(shù)據(jù)生成、監(jiān)督微調(diào)、強化學(xué)習(xí)到評估的整個后訓(xùn)練體系。

通過與Environments Hub的緊密連接，訓(xùn)練系統(tǒng)可以順暢訪問不斷擴展的環(huán)境與評測任務(wù)集合。

PRIME-RL最顯著的特點是全分布式（async-only）。

研究團隊在上一代INTELLECT-2時就已經(jīng)確認：

RL的未來一定是分布式的，也就是始終處于輕微off-policy的狀態(tài)。

因為在長時序智能體rollout中，分布式是唯一能避免速度瓶頸、真正擴大訓(xùn)練規(guī)模的方式。

過去6個月，研究團隊重點做了大量關(guān)于性能、穩(wěn)定性和大規(guī)模效率的消融實驗，INTELLECT-3正是這些研究的成果。

Prime Intellect也將在即將上線的Lab平臺提供托管式PRIME-RL，訪問者無需處理復(fù)雜基礎(chǔ)設(shè)施就能進行大規(guī)模RL訓(xùn)練。

訓(xùn)練環(huán)境

INTELLECT-3的訓(xùn)練環(huán)境由Verifiers庫構(gòu)建，并托管于Environments Hub，這是Prime Intellect面向社區(qū)的RL環(huán)境與評測中心。

Verifiers是當(dāng)前領(lǐng)先的開源工具，用來為模型構(gòu)建RL環(huán)境與評測任務(wù)。

它提供模塊化、可擴展的組件，讓復(fù)雜環(huán)境邏輯也能以簡潔方式描述，同時保持極高性能與吞吐。

傳統(tǒng)的RL框架通常把環(huán)境強綁定在訓(xùn)練倉庫里，使得版本管理、消融與外部貢獻都不方便。

Environments Hub則把基于Verifiers的環(huán)境作為獨立、可鎖定版本的Python模塊發(fā)布，并統(tǒng)一入口點，讓任務(wù)可以獨立版本化、共享與持續(xù)迭代。

INTELLECT-3使用的所有環(huán)境和評測，均已公開在Environments Hub。

為了支持強化學(xué)習(xí)，Prime Intellect大幅擴展并升級了自研的Sandboxes基礎(chǔ)設(shè)施。

在幾千條并發(fā)rollout中安全執(zhí)行外部代碼，需要一個具備亞秒級啟動、毫秒級執(zhí)行延遲的容器編排層。

雖然Kubernetes提供了底層能力，但常規(guī)架構(gòu)并無法滿足這種高速度的訓(xùn)練需求。

Prime Sandboxes可以繞過Kubernetes控制面板，通過Rust直接與pod通信，做到接近本地進程的延遲；即使在大規(guī)模并發(fā)下也能在10秒內(nèi)啟動，且每個節(jié)點可穩(wěn)定運行數(shù)百個隔離沙箱。

在Verifiers中，研究人員將沙箱啟動與模型首輪推理并行，從而完全消除代碼執(zhí)行前的可感知等待時間。

算力調(diào)度

研究人員在64個互聯(lián)節(jié)點上部署了512張NVIDIA H200 GPU。

最大工程挑戰(zhàn)是如何在可能出現(xiàn)硬件故障的分布式系統(tǒng)里保持確定性與同步。

資源準備：使用Ansible做基礎(chǔ)設(shè)施即代碼、自動發(fā)現(xiàn)硬件，并進行InfiniBand預(yù)檢以隔離慢節(jié)點或故障節(jié)點。

調(diào)度：通過Slurm + cgroup v2確保任務(wù)可以干凈退出，不會留下占用GPU顯存的殘留進程。

存儲：用Lustre提供高吞吐訓(xùn)練I/O，用NVMe NFS作為快速元數(shù)據(jù)與便捷SSH存儲。

可觀測性：通過DCGM + Prometheus監(jiān)控，能在問題擴大前快速發(fā)現(xiàn)并下線不穩(wěn)定節(jié)點。

訓(xùn)練方案

INTELLECT-3主要分兩階段：

基于GLM-4.5-Air的監(jiān)督微調(diào)，以及大規(guī)模RL訓(xùn)練。

兩個階段以及多輪消融實驗都在512張H200 GPU上運行，總共持續(xù)兩個月。

研究人員訓(xùn)練了覆蓋數(shù)學(xué)、代碼、科學(xué)、邏輯、深度研究、軟件工程等類別的多樣化RL環(huán)境，用來提升模型的推理與智能體能力。

所有環(huán)境均已在Environments Hub上公開。

所有基準測試也都提供了標準化且驗證過的實現(xiàn)。

未來，Prime Intellect的工作重點包括：

擴展智能體式RL：研究人員將繼續(xù)訓(xùn)練，并更強調(diào)智能體環(huán)境，預(yù)計能在更多任務(wù)上獲得進一步提升。

更豐富的RL環(huán)境：Environments Hub已擁有 500+ 任務(wù)，涵蓋研究、電腦使用、定理證明、自動化和專業(yè)領(lǐng)域。INTELLECT-3 只用到了其中一小部分，下一步是讓RL覆蓋更多、更高質(zhì)量的社區(qū)任務(wù)。

長時序智能體：研究人員正在讓模型能夠自我管理上下文（如裁剪上下文、分支推理、維護輕量外部記憶），從而讓長時序行為真正可通過RL訓(xùn)練。未來也會探索專門獎勵長時序推理的環(huán)境。

Prime Intellect正在構(gòu)建開放的超級智能技術(shù)棧，把訓(xùn)練前沿模型的能力交到每個人手里。

INTELLECT-3 也證明：即使不是大實驗室，也可以訓(xùn)練出與頂尖團隊同臺競技的模型。

參考資料：

https://www.primeintellect.ai/blog/intellect-3

秒追ASI

?點贊、轉(zhuǎn)發(fā)、在看一鍵三連?

點亮星標，鎖定新智元極速推送！