前谷歌科学家团队发布Reka Flash 3开源版本，性能超越Gemma 3 27B，能力引人注目

 Reka AI是由十几个谷歌DeepMind前科学家们创办的公司，近日他们掷出了其首个开源模型—— Reka Flash3。这款拥有 210亿参数 的推理模型，一经亮相便引发业内外的广泛关注。

别看 Reka Flash3只有210亿参数，据官方介绍，这款模型是 从零开始训练 的通用推理模型。它不仅在 合成和公共数据集 上进行了监督式微调，还通过 基于模型和规则的强化学习（RLOO） 进行了深度优化。

如此“内外兼修”，使得 Reka Flash3在性能上展现出惊人的实力，甚至 超越了 Command A 和 Gemma327B 等参数量更大的模型。

更令人兴奋的是，Reka Flash3被誉为 同等规模开源模型中的佼佼者。这意味着开发者们终于有了一个性能强大且免费的“趁手兵器”，可以更自由地探索和构建各种创新应用。

Reka Flash3的能力可不止停留在简单的文本生成。它背后蕴藏着诸多令人期待的功能特点:

• 推理能力强劲:作为一款通用推理模型，Reka Flash3在逻辑 reasoning 方面自然有着不俗的表现。无论是回答复杂问题，还是进行多步推理，相信它都能展现出“聪明”的一面。
• 低延迟与设备部署友好:官方特别强调，Reka Flash3是一款 低延迟 的模型，并且非常适合 在设备上进行部署。这意味着未来我们可能会在手机、平板电脑等终端设备上，直接体验到这款强大模型带来的便捷服务。这简直是“效率至上”时代的福音!
• Nexus 平台的核心驱动:Reka Flash3不仅是一个独立的模型，它还是 Reka AI 全新平台 Nexus 的核心驱动力。Nexus 平台旨在帮助组织 创建和管理 AI 工作者，这些 AI 工作者拥有 原生深度研究能力，可以 浏览网页、执行代码以及分析包括文档、图像、视频和音频在内的内部文件。
• “思考”机制与预算控制:Reka Flash3在生成输出之前会进行“思考”，并使用特定的 标签 来标记思考过程的开始和结束。有趣的是，Reka AI 还提供了一种 “预算强制” 机制，允许用户在模型思考一定步数后强制其输出，即使思考尚未完成，但通常仍能产生合理的结果。

尽管 Reka Flash3能力出众，但官方也坦诚地指出，作为一个较小的模型，它 并非知识密集型任务的最佳选择。对于这类需求，Reka AI 建议 将 Reka Flash3与网络搜索等工具相结合 使用，让模型拥有更广阔的知识来源。

模型：https://top.aibase.com/tool/reka-flash-3