本研究由中科院自动化所和腾讯混元联合研发，团队成员包括 Qi Yang, Bolin Ni, Shiming Xiang, Han Hu, Houwen Peng, Jie Jiang

当前，业界顶尖的大模型正竞相挑战“ 过度思考 ”的难题，即无论问题简单与否，它们都采用 “always-on thinking” 的详细推理模式。无论是像 DeepSeek-V3.1 这种依赖混合推理架构提供需用户“手动”介入的快慢思考切换，还是如 GPT-5 那样通过依赖庞大而高成本的“专家路由”机制提供的自适应思考切换。它们距离真正意义上的“ 智能思考 ”仍有距离。这些方案或将判断压力转移给用户，或受限于复杂的系统架构和高昂的部署成本。因此，研发一款轻量化、支持多模态且能实现更智能自适应思考的大模型，将为用户提供更加流畅的交互体验。

近期，由腾讯混元团队与中科院自动化所合作的一项最新研究推出 R-4B 多模态大模型，通过自适应思考（auto-thinking）机制，改变了这一现状，它让 AI 能像人类一样 “智能切换” 思维模式。简单问题直接响应，复杂问题深度推理，在最大化回答准确性的同时，最小化计算开销。

这一 “按需思考” 的核心能力，为 4B 量级的多模态模型树立了全新的性能标杆，使其在评测性能指标上成功超越了 Keye-VL-8B、Kimi-VL-A3B-Thinking-2506 等更大规模的模型。

目前，该模型已在 GitHub 和 HuggingFace 上线，且支持 vLLM 快速部署。「消费级显卡即可运行，适用于笔记本电脑、智能座舱、智能家居等低功耗场景，支持垂直领域低成本微调。」截至目前下载量已破万，欢迎大家体验！

R-4B 的核心创新在于其独特的两阶段训练策略。为实现模型在通用领域的自适应思考，研究团队首先提出双模退火（bi-mode annealing）训练策略，促使模型同时掌握通用领域的思考与非思考能力

该阶段可以理解为对模型进行 “思考” 启蒙，即同时喂给它两种范式数据：一种需要直接回答（非思考模式，像日常对话），另一种需要详细推理（思考模式，像解数学题）。通过这种训练，模型同时掌握了思考和非思考这两种响应模式，为后续的自适应思考模式训练打下坚实基础。该阶段的核心是通用领域推理和非推理模式的数据构建策略：针对客观题，用模型采样的答案一致性来衡量题目的难易程度；针对主观题目，用提示工程的方式去区分解决问题是否需要进一步思考。

经过退火训练，得到一个同时精通思考与非思考模式的基础模型 R-4B-Base ，为后续自适应思考强化训练奠定基础。基于此，团队开发了双模策略优化（Bi-mode Policy Optimization, BPO）强化学习算法。它无需依赖精心设计的奖励函数或特定数据，而是仅依赖基于规则的奖励信号，从数学数据出发，并可泛化到通用领域。其核心是混合双模 rollout 机制，通过强制模型在训练中同时探索思考模式和非思考模式轨迹，从而避免模型陷入对单一模式的响应偏好。在此基础上，通过同时奖励两种思考模式的策略，使模型自己学会判别何时应该思考。

R-4B-RL 模型在多项公开基准测试中性能表现卓越，刷新了现有记录，其性能超过 Keye-VL-8B、Kimi-VL-A3B-Thinking-2506 等更大规模的模型。

更关键的是， R-4B-RL 在自适应思考模式下实现了推理效率的提升，在简单任务下模型无需消耗更多的 Token 。这证明了 BPO 算法的有效性，即无需通用领域的强化学习数据或额外的奖励函数设计，模型也能实现自适应思考

从双模退火训练到 BPO 优化，R-4B 不仅解决了 MLLMs 的思考困境，更在小尺寸模型上探索了自适应思考的可行性。自适应思考不仅是技术优化，更是对效率与普惠平衡的追求。在 AI 计算与推理成本飙升的今天，R-4B 的轻量化、智能化设计，为大模型可持续发展注入绿色动力。

R-4B 模型已全面开源，支持 vLLM 高效推理。下载量火速破万，诚邀体验与共建！

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