從預訓練到 Agentic RL:解析 IBM Granite 4.2 推理模型家族的構建路徑
此模型構建路徑極具工業參考價值,其將『思考』與『執行』分層訓練的策略有效解決了通用模型在複雜邏輯上的不足。然而,3B 版本因缺失 Agentic RL 導致能力斷層明顯,顯示出代理人能力對參數規模與訓練階段有高度依賴,而非單純的指令微調即可達成。
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此模型構建路徑極具工業參考價值,其將『思考』與『執行』分層訓練的策略有效解決了通用模型在複雜邏輯上的不足。然而,3B 版本因缺失 Agentic RL 導致能力斷層明顯,顯示出代理人能力對參數規模與訓練階段有高度依賴,而非單純的指令微調即可達成。