Alibaba Cloud ha confirmado que equipos de investigación de la Universidad de Stanford y la Universidad de Washington, dirigidos por Fei-Fei Li, han desarrollado un modelo de razonamiento de inteligencia artificial llamado s1, basado en el modelo Alibaba Tongyi Qwen (Qwen). Este modelo presenta un rendimiento comparable al de los modelos de razonamiento de vanguardia como o1 de OpenAI y R1 de DeepSeek en pruebas de habilidad matemática y de programación, incluso superando o1-preview en un 27% en problemas matemáticos competitivos. El proceso de entrenamiento utilizó 16 GPUs H100, tomó 26 minutos y generó costos de computación en la nube de menos de 50 dólares.

El 6 de febrero, PANews informó que, según Sina Technology, Fei-Fei Li y otros investigadores de la Universidad de Stanford y la Universidad de Washington entrenaron un modelo de razonamiento de inteligencia artificial llamado s1 con una tarifa de computación en la nube de menos de 50 dólares. El rendimiento del modelo en las pruebas de capacidad de codificación y matemáticas fue similar al de los modelos de razonamiento de vanguardia como el o1 de OpenAI y el R1 de Depsek, que atrajeron una gran atención. Sin embargo, pronto se informó que el modelo s1 "no se había entrenado desde cero" y que su modelo base era el "modelo Alitong Yi Qianwen (Qwen)". En respuesta, el periodista pidió confirmación a Alibaba Cloud, y Alibaba Cloud confirmó la noticia y respondió: "Utilizaron el modelo de código abierto Alitong Yi Qianwen Qwen2.5-32B-Instruct como base, supervisaron el ajuste fino en 16 GPU H100 durante 26 minutos y entrenaron un nuevo modelo s1-32B, que logró resultados comparables a las capacidades matemáticas y de codificación de modelos de razonamiento de vanguardia como o1 de OpenAI y R1 de DeepSeek, e incluso tuvo un desempeño un 27% más alto que o1-preview en problemas matemáticos de competencia".

Alibaba Cloud confirma que el modelo S1 desarrollado por el equipo de Fei-Fei Li está entrenado con base en Qwen.