Falcon-H1R: Pushing the Reasoning Frontiers with a Hybrid Model for Efficient Test-Time Scaling

📄 arXiv: 2601.02346v1 📥 PDF

作者: Falcon LLM Team, Iheb Chaabane, Puneesh Khanna, Suhail Mohmad, Slim Frikha, Shi Hu, Abdalgader Abubaker, Reda Alami, Mikhail Lubinets, Mohamed El Amine Seddik, Hakim Hacid

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-05

💡 一句话要点

Falcon-H1R：利用混合模型和高效测试时扩展，突破推理性能边界

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 小型语言模型 推理优化 混合并行架构 测试时扩展 参数效率

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型推理能力强，但参数量大，计算成本高，难以在资源受限场景部署。
  2. Falcon-H1R通过数据管理、针对性训练和混合并行架构，在小模型上实现高效推理。
  3. 实验表明，Falcon-H1R在推理基准测试中与更大模型性能相当，且测试时扩展效率更高。

📝 摘要（中文）

本文介绍了Falcon-H1R，一个70亿参数的推理优化模型，它验证了使用小型语言模型（SLMs）实现具有竞争力的推理性能的可行性。Falcon-H1R的突出之处在于其参数效率，在各种推理密集型基准测试中，始终与大2到7倍的SOTA推理模型相匹配或超越。这些结果强调了在不增加模型大小的情况下，通过精心的数据管理和有针对性的训练策略（通过高效的SFT和RL扩展）来提供显著性能提升的重要性。此外，Falcon-H1R通过结合更快的推理（通过其混合并行架构设计）、token效率和更高的准确性，推进了推理效率的3D限制。这种独特的融合使Falcon-H1R-7B成为扩展高级推理系统的实用骨干，特别是在需要广泛的思维链生成和并行测试时扩展的场景中。利用最近引入的DeepConf方法，Falcon-H1R实现了最先进的测试时扩展效率，在准确性和计算成本方面都提供了显著的改进。因此，Falcon-H1R表明，紧凑型模型可以通过有针对性的模型训练和架构选择，提供强大且可扩展的推理性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在推理任务上表现出色，但其庞大的参数规模带来了高昂的计算成本和部署难度，尤其是在资源受限的环境中。因此，如何在保持甚至提升推理性能的同时，降低模型规模和计算复杂度，是当前面临的一个重要挑战。现有方法往往依赖于增加模型参数来提升性能，忽略了数据质量和训练策略的重要性。

核心思路：Falcon-H1R的核心思路是通过精心设计的数据集、有针对性的训练策略（包括高效的监督微调SFT和强化学习RL扩展）以及混合并行架构，在小型语言模型（SLMs）上实现与大型模型相媲美的推理性能。这种设计理念强调了在不增加模型规模的前提下，通过优化数据和训练方式来提升模型效率。

技术框架：Falcon-H1R的整体框架包括以下几个关键组成部分：1) 高质量的训练数据集，经过精心筛选和清洗，以确保数据质量；2) 高效的监督微调（SFT）阶段，用于快速提升模型的基础推理能力；3) 强化学习（RL）扩展阶段，用于进一步优化模型的推理策略和生成质量；4) 混合并行架构，旨在加速推理过程并提高token效率；5) DeepConf测试时扩展方法，用于在测试阶段动态调整模型配置，以实现更高的准确性和计算效率。

关键创新：Falcon-H1R的关键创新在于其参数效率和测试时扩展效率。它证明了小型语言模型可以通过精心的数据管理和有针对性的训练策略，在推理任务上达到甚至超过大型模型的性能。此外，Falcon-H1R采用了混合并行架构和DeepConf方法，实现了更快的推理速度和更高的测试时扩展效率，从而在准确性和计算成本之间取得了更好的平衡。

关键设计：Falcon-H1R的关键设计包括：1) 混合并行架构，具体实现细节未知；2) 精心设计的数据集，其构建方法和具体内容未知；3) 使用DeepConf进行测试时扩展，具体配置和参数设置未知；4) 损失函数和网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Falcon-H1R在多个推理基准测试中，与参数量为其2到7倍的SOTA模型性能相当甚至超越。通过DeepConf方法，Falcon-H1R实现了最先进的测试时扩展效率，在准确性和计算成本方面都得到了显著提升。这些结果表明，小型语言模型可以通过优化训练和架构设计，实现强大的推理能力。

🎯 应用场景

Falcon-H1R具有广泛的应用前景，包括但不限于：资源受限环境下的智能助手、边缘计算设备上的推理服务、需要快速响应的实时决策系统等。其高效的推理能力和可扩展性使其成为构建下一代智能应用的关键组成部分，尤其是在需要大规模思维链生成和并行测试时扩展的场景中。该研究为小型语言模型在复杂推理任务中的应用开辟了新的道路。

📄 摘要（原文）

This work introduces Falcon-H1R, a 7B-parameter reasoning-optimized model that establishes the feasibility of achieving competitive reasoning performance with small language models (SLMs). Falcon-H1R stands out for its parameter efficiency, consistently matching or outperforming SOTA reasoning models that are $2\times$ to $7\times$ larger across a variety of reasoning-intensive benchmarks. These results underscore the importance of careful data curation and targeted training strategies (via both efficient SFT and RL scaling) in delivering significant performance gains without increasing model size. Furthermore, Falcon-H1R advances the 3D limits of reasoning efficiency by combining faster inference (through its hybrid-parallel architecture design), token efficiency, and higher accuracy. This unique blend makes Falcon-H1R-7B a practical backbone for scaling advanced reasoning systems, particularly in scenarios requiring extensive chain-of-thoughts generation and parallel test-time scaling. Leveraging the recently introduced DeepConf approach, Falcon-H1R achieves state-of-the-art test-time scaling efficiency, offering substantial improvements in both accuracy and computational cost. As a result, Falcon-H1R demonstrates that compact models, through targeted model training and architectural choices, can deliver robust and scalable reasoning performance.