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猫眼影戏记者 李多保 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
新智元报道
编辑：元宇
【新智元导读】Prime Intellect宣布的INTELLECT-3 ，在数学、代码等多项基准测试中取得同规模最强体现 。该模子旨在将训练前沿模子的手艺栈开放给社区 ，推动大规模RL研究的普及与生长 。
最近 ，Prime Intellect正式宣布了INTELLECT-3 。
这是一款拥有106B参数的混淆专家（Mixture-of-Experts）模子 ，基于Prime Intellect的强化学习（RL）手艺栈训练 。
在数学、代码、科学与推理的种种基准测试上 ，它告竣了同规模中最强的效果 ，甚至逾越了不少更大的前沿模子 。
Prime Intellect已经把完整的训练流程——包括模子权重、训练框架、数据集、RL情形和评测系统——所有开源 ，希望能推动更多关于大规模强化学习的开放研究 。
INTELLECT-3使用的训练软件与基础设施 ，与即将在Prime Intellect平台向所有人开放的版本完全一致 。
这意味着未来每小我私家、每家公司都能拥有对最先进模子举行后训练的能力 。
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INTELLECT-3是一个106B参数的Mixture-of-Experts（MoE）模子 ，基于GLM 4.5 Air举行了监视微调（SFT）和强化学习训练 。
它在数学、代码、科学和推理类Benchmark上均取得了同体量中的最强体现 。
训练框架
训练中 ，Prime Intellect使用了以下焦点组件：
PRIME-RL：自研的漫衍式RL框架 ，支持监视微协调大规模MoE模子的强化学习 。
Verifiers 与 Environments Hub：统一的情形接口与生态 ，用于种种智能体式RL情形与评测 。
Prime Sandboxes：高吞吐、清静的代码执行系统 ，用于智能体代码类情形 。
算力编排：在64个互联节点上的512张NVIDIA H200 GPU完成调理与治理 。
INTELLECT-3完整使用PRIME-RL举行端到端训练 。
这套框架与Verifiers情形深度整合 ，支持从合成数据天生、监视微调、强化学习到评估的整个后训练系统 。
通过与Environments Hub的细密毗连 ，训练系统可以顺畅会见一直扩展的情形与评测使命荟萃 。
PRIME-RL最显著的特点是全漫衍式（async-only） 。
研究团队在上一代INTELLECT-2时就已经确认：
RL的未来一定是漫衍式的 ，也就是始终处于稍微off-policy的状态 。
由于在长时序智能体rollout中 ，漫衍式是唯一能阻止速率瓶颈、真正扩大训练规模的方法 。
已往6个月 ，研究团队重点做了大宗关于性能、稳固性和大规模效率的消融实验 ，INTELLECT-3正是这些研究的效果 。
Prime Intellect也将在即将上线的Lab平台提供托管式PRIME-RL ，会见者无需处置惩罚重大基础设施就能举行大规模RL训练 。
训练情形
INTELLECT-3的训练情形由Verifiers库构建 ，并托管于Environments Hub ，这是Prime Intellect面向社区的RL情形与评测中心 。
Verifiers是目今领先的开源工具 ，用来为模子构建RL情形与评测使命 。
它提供 ？榛⒖衫┱沟淖榧 ，让重大情形逻辑也能以精练方法形貌 ，同时坚持极高性能与吞吐 。
古板的RL框架通常把情形强绑定在训练客栈里 ，使得版本治理、消融与外部孝顺都不利便 。
Environments Hub则把基于Verifiers的情形作为自力、可锁定版本的Python ？樾 ，并统一入口点 ，让使命可以自力版本化、共享与一连迭代 。
INTELLECT-3使用的所有情形和评测 ，均已果真在Environments Hub 。
为了支持强化学习 ，Prime Intellect大幅扩展并升级了自研的Sandboxes基础设施 。
在几千条并发rollout中清静执行外部代码 ，需要一个具备亚秒级启动、毫秒级执行延迟的容器编排层 。
虽然Kubernetes提供了底层能力 ，但通例架构并无法知足这种高速率的训练需求 。
Prime Sandboxes可以绕过Kubernetes控制面板 ，通过Rust直接与pod通讯 ，做到靠近外地历程的延迟；纵然在大规模并发下也能在10秒内启动 ，且每个节点可稳固运行数百个隔离沙箱 。
在Verifiers中 ，研究职员将沙箱启动与模子首轮推理并行 ，从而完全消除代码执行前的可感知期待时间 。
算力调理
研究职员在64个互联节点上安排了512张NVIDIA H200 GPU 。
最大工程挑战是怎样在可能泛起硬件故障的漫衍式系统里坚持确定性与同步 。
资源准备：使用Ansible做基础设施即代码、自动发明硬件 ，并举行InfiniBand预检以隔离慢节点或故障节点 。
调理：通过Slurm + cgroup v2确保使命可以清洁退出 ，不会留下占用GPU显存的残留历程 。
存储：用Lustre提供高吞吐训练I/O ，用NVMe NFS作为快速元数据与便捷SSH存储 。
可视察性：通过DCGM + Prometheus监控 ，能在问题扩大前快速发明并下线不稳固节点 。
训练计划
INTELLECT-3主要分两阶段：
基于GLM-4.5-Air的监视微调 ，以及大规模RL训练 。
两个阶段以及多轮消融实验都在512张H200 GPU上运行 ，总共一连两个月 。
研究职员训练了笼罩数学、代码、科学、逻辑、深度研究、软件工程等类别的多样化RL情形 ，用来提升模子的推理与智能体能力 。
所有情形均已在Environments Hub上果真 。
所有基准测试也都提供了标准化且验证过的实现 。
未来 ，Prime Intellect的事情重点包括：
扩展智能体式RL：研究职员将继续训练 ，并更强调智能体情形 ，预计能在更多使命上获得进一步提升 。
更富厚的RL情形：Environments Hub已拥有 500+ 使命 ，涵盖研究、电脑使用、定理证实、自动化和专业领域 。INTELLECT-3 只用到了其中一小部分 ，下一步是让RL笼罩更多、更高质量的社区使命 。
长时序智能体：研究职员正在让模子能够自我治理上下文（如裁剪上下文、分支推理、维护轻量外部影象） ，从而让长时序行为真正可通过RL训练 。未来也会探索专门奖励长时序推理的情形 。
Prime Intellect正在构建开放的超等智能手艺栈 ，把训练前沿模子的能力交到每小我私家手里 。
INTELLECT-3 也证实：纵然不是大实验室 ，也可以训练出与顶尖团队同台竞技的模子 。
参考资料：
https://www.primeintellect.ai/blog/intellect-3
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