大家好，关于揭秘：零一万物全新开源大模型Yi9B，理科状元引领行业新风向很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于的知识，希望对各位有所帮助！

零一物开源社区近日迎来了Yi最新系列力作————Yi-9B大型模型的发布。这个被誉为“科学冠军”的人工智能模型，依靠的是其优秀的编码和数学综合能力，以及强大的中英文双语能力。处理能力已经成为开源社区关注的焦点。

此举不仅是继年初开源多模态型号Yi-VL-34B之后的又一重大里程碑，也为全球开发者提供了高效、低成本的智能助手。

| Yi-9B：全面提升，多项评测名列前茅

灵一物物精心打造的翼9B模型在多个维度展现出非凡实力。在综合能力评估（Mean-All）中，Yi-9B在同规模开源模型中名列前茅，远超DeepSeek-Coder、DeepSeek-Math、Mistral-7B、SOLAR-10.7B等同类竞品杰玛-7B。

尤其是在编码能力（Mean-Code）和数学能力（Mean-Math）两项专项评测中，Yi-9B紧随细分领域最强者，再次印证了其在技术领域的深厚积累。

同时，Y-9B在常识推理能力（Mean-Text）上也表现出色，与顶级对手旗鼓相当。

|核心亮点：爆炸性的编码和数学技能

Yi-9B不仅延续了Yi系列一贯优秀的语言处理能力，尤其是中文和英文，还针对以往型号在代码和数学方面的潜在改进空间进行了针对性的优化。在非文本任务上，Yi-9B取得了突破，打破了原有的性能障碍。

|参数规模与训练效率：高性价比的模型

Yi-9B的实际参数大小达到8.8B，并且遵循行业标准命名规则。在表2所示的参数量对比中，Yi-9B的有效参数量仅比Gemma-7B高7%左右，达到了更加优异的性能。

此外，Yi-9B及其量化版本可以轻松适配消费级显卡，降低开发者的硬件门槛和使用成本。

|深挖训练秘诀，实现成绩飞跃

Yi-1000预训练团队在模型训练过程中大胆创新，结合模型深度放大和多阶段增量训练策略，使得Yi-9B最终脱颖而出。面对扩容的挑战，团队并没有简单地增加数据量。相反，他们根据缩放定律，首先将模型大小增加到9B，然后采用细化的多阶段数据增量训练方法。

|未来之路：持续优化，勇攀高峰

展望未来，01万源团队将继续探索模型训练的前沿，致力于开发更优化的宽度扩展方法和高效的分阶段训练解决方案，动态平衡模型大小和数据规模，以进一步保证性能最优同时进一步降低培训成本，让所有开发者受益。

Yi-9B模型的开源无疑为人工智能领域注入了新的活力。以其独特的综合能力和人性化的体验，引领着大模型在编程、数学和自然语言理解方面的应用。等多领域应用新趋势，为构建智慧世界做出重大贡献。

项目：https://github.com/01-ai/Yi

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