v9.825.8959.146683 最新版
v1.514.7866.510012 安卓最新版
v8.106.2690 安卓免費版
v3.673.9215.407541 IOS版
v7.705 安卓免費版
v8.85.7146.737898 安卓漢化版
v7.957.3202.337150 安卓漢化版
v5.372 安卓版
v1.437.5498.41901 PC版
v5.796.5489.79045 安卓最新版
v6.931.5563 安卓版
v4.968.4787.751810 安卓漢化版
v2.590.2902.356231 IOS版
v9.403.3687.874870 安卓最新版
v5.101.838.14171 安卓版
v7.127 IOS版
v1.755.3473 IOS版
v4.118.1257.930301 安卓最新版
v7.116.8292.583954 IOS版
v3.569 PC版
v4.484.2489.354053 PC版
v9.332 安卓漢化版
v8.268.661.685990 安卓漢化版
v7.656.6551 安卓免費版
v4.462 IOS版
v5.456.5319 IOS版
v5.574.9297.576562 安卓漢化版
v4.321.4282 安卓版
v4.773.6017.699166 安卓版
v8.513.5048.358827 安卓最新版
v2.74.7506 安卓免費版
v8.565.4893.447299 安卓免費版
v2.682.1916.240164 安卓最新版
v9.198.1567.540658 安卓版
v3.972.6159 PC版
v9.843.762.240555 IOS版
v9.917 安卓最新版
v7.908.7816.982683 PC版
v2.984.9056 最新版
v8.482.4484.92458 最新版
v7.82.5948.118229 IOS版
v6.998.1827.4085 安卓最新版
v2.780.8116.437712 安卓版
v4.331 IOS版
v8.767.7172 安卓免費版
v7.69.3372.426064 PC版
v6.39.6607 安卓漢化版
v4.467.2942.579013 安卓免費版
v8.896.3987.960596 IOS版
v5.810.7267.616162 安卓最新版
v9.696.846.412694 安卓最新版
v8.322 PC版
v6.759.9466 安卓最新版
v4.71.4607 安卓最新版
v9.76.9876.198338 安卓版
v2.889.171.814659 安卓最新版
v6.872.2062.786388 安卓漢化版
v4.500.2248 PC版
v3.126 最新版
v5.727.1884.128834 安卓最新版
v2.282.1100.576874 安卓免費版
v7.223.5113 IOS版
v2.784.8388 安卓漢化版
v6.337.9730.871620 最新版
v9.987 安卓最新版
v7.186.8692.665800 安卓漢化版
v5.341.9249 安卓版
v5.779.122.90711 IOS版
v4.201.5316.600157 安卓免費版
v1.120.1036 最新版
v4.577.3004.723410 最新版
v5.45 PC版
v2.839.2124 PC版
v3.82.894.681795 安卓漢化版
v4.922.9577 安卓免費版
v3.586.5477 PC版
v3.984.2117.373739 安卓免費版
v9.372.290.127333 安卓漢化版
v3.617.4639.639894 安卓最新版
v9.551.9738.585118 IOS版
找回大发888手机登录
英伟达端着一个8B小模型对GPT-5说：
不好意思，你还得练（bushi）。
何出此言？——英伟达携手香港大学开源的Orchestrator-8B，人类终极考试HLE分数更高、花钱更少、跑起来速度还更快。
哦对了，还在HuggingFace被狂赞，冲到了热门模型前五。
而它超越GPT-5的打法是不当推理者，而是“工具主理人”，协调使用各路工具。
如何吊打GPT-5？
人在解决问题时会找各种帮手，比如搜索引擎、计算器 ，那这个工作能不能由模型代劳？
Orchestrator干的就是这事儿。
虽然自己只有8B参数，但手下管着一整个工具团队。
既有GPT-5、Claude Opus 4.1这样的顶级大模型，也有Qwen2.5-Math这样的专业数学工具，还有网页搜索、本地检索、代码解释器这些实用小帮手。
它并不是自己解题，而是判断现在该用哪个工具、控制工具的顺序和使用次数、还能兼顾效果、成本、用户偏好，工作日常如下：
拿到难题先分析：这题需要算数学？那就调用Qwen2.5-Math；过程中动态调整：搜完资料发现需要验证？那就先用代码解释器跑一遍；全程把控用户偏好：用户说要省钱，那GPT-5能不用就不用，优先用本地工具。
简单说，大模型是一个人干所有活，而Orchestrator-8B是带着团队干专业活。
能让小模型精准协调这么多工具，全靠英伟达的ToolOrchestra训练大法。
核心有两个，一个是有奖有罚的强化学习，一个是量身定制的ToolScale数据集。
训练时给Orchestrator立了三条奖惩规则：
效果奖：让GPT-5判对错，解题对了加分，错了扣分；效率奖：用的钱少、耗时短加分，反之扣分；偏好奖：听用户的话加分，比如用户要隐私保护，多用本地搜索就加分。
研究者建了个包含金融、医疗、电商、旅游等10个领域的训练素材库，里面全是“怎么用工具解题”的案例，让模型充分接触各类场景。
Orchestrator-8B也在权威测试中交出了令人满意的答卷。
HLE测试里它拿下37.1%的得分，超过GPT-5的35.1%，成本却仅为后者的1/2.5；
FRAMES、τ?-Bench测试中也拿下SOTA成绩，降低了开支，运行速度更是快了一倍多。
小模型的逆袭
实际上，在AI领域工具编排和小模型驱动复合系统的赛道上，英伟达ToolOrchestra训练的Orchestrator-8B并非孤例。
最早探索让小模型学会调用工具的代表性研究，是谷歌DeepMind在2023年提出的Toolformer，通过监督学习+自生成数据，让12B参数的模型学会调用计算器、翻译API、搜索引擎等基础工具；
但当时，Toolformer仅聚焦基础工具，并没有把大模型纳入工具库。
MIT和CMU联合团队的ToolRL，提出以奖励为核心的工具学习框架，训练小模型通过强化学习动态选择工具，主要是解决“传统工具学习过度依赖人工标注数据” 的问题，通过自动生成工具交互轨迹训练模型。
虽然也是奖励机制，但ToolRL的奖励函数更侧重于任务的正确性和工具调用效率，并没有明确纳入用户偏好，且工具库以基础工具和专业API为主。
今年，香港大学和微软提出的Optimal Tool Calls（OCT），也是专门针对“工具调用成本优化”的小模型训练方法。
越来越多的团队在做相关研究，也有越来越多的人关注该领域的进展。
就拿Orchestrator-8B来说，为什么它能获得HuggingFace高赞？
最明显的原因就是实用。大模型虽强，但太贵、太慢，而Orchestrator-8B参数量小，还能实现「强+省钱」，直接解决了落地时的成本难题。
用低成本实现高智能，这么一看，AI的未来还真不一定是超级大模型单打独斗了。
作者简介
Orchestrator-8B这篇论文的一作是香港大学博士苏弘锦，主要研究方向是数据科学和自然语言处理，现在英伟达实习。
共一是英伟达研究院的研究科学家Shizhe Diao，主要进行大型基础模型的预训练、高效调优和对齐方面的研究，曾与字节跳动人工智能实验室的李航博士合作。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2511.21689项目主页：https://research.nvidia.com/labs/lpr/ToolOrchestra/数据集：https://huggingface.co/datasets/nvidia/ToolScaleHuggingFace地址：https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-Orchestrator-8B
相关版本
多平台下载
查看所有0条评论>网友评论
优德体育中文
云顶娱乐app手机版
