DeepSeek、Granite、Olmo 同时赢
DeepSeek 自己做过一组对照实验： 同尺寸、同底座，蒸馏版完胜直接 RL 训练。这件事戳穿了一个被反复说的叙事—— “小模型是大模型的平替”
DeepSeek 自己做过一组对照实验：
同尺寸、同底座，蒸馏版完胜直接 RL 训练。
这件事戳穿了一个被反复说的叙事——
“小模型是大模型的平替”。
如果真是平替，那 DeepSeek、Granite、Olmo
应该是同一条路上的三家追赶者。
但拆开看会发现，它们走的根本不是一条路。
DeepSeek 解决的是“推理能力下沉”。
6 个尺寸的蒸馏 checkpoint 全开源，
32B 蒸馏版 MATH-500 拿 94.3，直接超过 o1-mini。
本质是用大模型当老师，把能力压进小模型。
Granite 解决的是“企业能不能在 IT 环境里跑”。
9:1 的 Mamba + Transformer 混合架构，
内存降 70%、推理速度翻倍。
ISO 认证 + 密码学签名 + 边缘 NPU，
这套组合开源圈没有第二家。
Olmo 解决的是“模型能不能被审计”。
9.3 万亿 tokens 训练数据全公开，
中间 checkpoint、训练代码一条不留。
OlmoTrace 工具能从输出反向追溯到训练语料的具体片段。
三种路径，三种产品价值。
把它们都叫“小模型”，
就像把跑车、卡车、自行车都叫“两轮以上交通工具”——
名字对，但买的时候不能这么买。
如果你在评估开源小模型自部署，
先想清楚你解决的是哪个问题：
复杂推理 → DeepSeek
合规部署 → Granite
研究审计 → Olmo
#AI产品日志 #开源小模型 #DeepSeek #Granite #Olmo
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- 标题: DeepSeek、Granite、Olmo 同时赢
- 作者: lxiol
- 创建于 : 2026-05-06 19:57:33
- 更新于 : 2026-05-12 16:07:03
- 链接: https://blog.lxiol.cn/2026/05/06/DeepSeekGraniteOlmo-同时赢/
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