A Alibaba Cloud confirmou que equipes de pesquisa da Universidade de Stanford e da Universidade de Washington, lideradas por Fei-Fei Li, desenvolveram um modelo de raciocínio de inteligência artificial chamado s1 com base no modelo Alibaba Tongyi Qwen (Qwen). Este modelo tem um desempenho comparável a modelos de raciocínio de ponta, como o o1 da OpenAI e o R1 da DeepSeek, em testes de habilidade matemática e de programação, superando o o1-preview em 27% em problemas matemáticos competitivos. O processo de treinamento utilizou 16 GPUs H100, levou 26 minutos e gerou custos de computação em nuvem de menos de $50.

O PANews informou em 6 de fevereiro que, de acordo com a Sina Technology, Fei-Fei Li e outros pesquisadores da Universidade de Stanford e da Universidade de Washington treinaram um modelo de raciocínio de inteligência artificial chamado s1 com um custo de computação em nuvem inferior a 50 dólares. O desempenho do modelo em testes de matemática e habilidades de codificação foi semelhante ao de modelos de raciocínio de ponta, como o o1 da OpenAI e o R1 da DeepSeek, o que atraiu ampla atenção. No entanto, foi logo relatado que o modelo s1 "não foi treinado do zero" e que seu modelo base era o "Alitong Yi Qianwen (Qwen) model." Em resposta, o repórter perguntou à Alibaba Cloud para confirmação, e a Alibaba Cloud confirmou a notícia e respondeu: "Eles usaram o modelo open source Alitong Yi Qianwen Qwen2.5-32B-Instruct como base, com ajuste fino supervisionado em 16 GPUs H100 por 26 minutos, e treinaram um novo modelo s1-32B, que alcançou resultados comparáveis às capacidades de matemática e codificação de modelos de raciocínio de ponta, como o o1 da OpenAI e o R1 da DeepSeek, e até mesmo teve um desempenho 27% superior ao o1-preview em problemas matemáticos de competição."

Alibaba Cloud confirma que o modelo S1 desenvolvido pela equipe de Fei-Fei Li é treinado com base em Qwen.