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白交 克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

一夜之间⑬，老黄天塌了⑮。

全球首个分布式RL训练模型INTELLECT-2发布③，它仅通过整合全球闲置或分散的计算资源②，就完成了模型的强化学习训练⑭，训练成本大大降低⑤。

其模型性能与DeepSeek-R1媲美③！

一旦范式成立❶，这也就意味RL训练摆脱了对集中式算力的依赖②，世界上任何一个人都可以参与到模型训练当中⑮，大公司垄断算力时代可能就此终结⑬。

Just like this~算力来算力来③，算力从四面八方来②。

此模型版本有19个人/机构提供了

力资源支持

除了贡献算力⑱，还有不少大佬愿意投钱❸，包括不限于Karpathy大神⑭、FlashAttention作者Tri Dao大神⑮、HuggingFace联创兼CEO Clem Delangue等等❸。

据团队成员介绍⑮，他们从编写模型强化学习框架prime-rl③，到今天发布大概只用了两个月时间

目前基础设施已到位⑩，并且经过验证⑧，超过那些先进实验室只是时间问题▓。

有人已经开始断言：未来的顶级开源模型将以分布式方式进行训练⑮。

INTELLECT-2抢先测

目前INTELLECT-2支持网页端体验⑳，只需简单注册就可以使用❷。与其他通用助手页面类似差不多⑫，不过输入仅支持文本⑱。

那咱们先来一些基础问题：INTELLECT-2最大的特点是什么④？

在推理思考了几秒钟之后⑧，它给出了答案⑱，首先强调了这是首个去中心化RL训练的超大规模模型⑮，其次还有强化学习训练①、参数规模与性能的平衡⑯、数据隐私安全与社区驱动等特点⑤。

回答基本OK⑯，那直接来上点难度：

一个外星人来到地球后⑥，第一天有相等的可能选择以下四件事中的一件完成：1①，自我毁灭⑦；2⑯，分裂成两个外星人⑧；3❶，分裂成三个外星人⑲；4⑬，什么都不做⑰。

此后每天❷，每个外星人均会做一次选择⑬，且彼此之间相互独立③，求地球上最终没有外星人的概率

在思考了一会儿之后❸，回答是酱婶⑪。

虽然格式有点乱⑥，但是最后回答正确⑨，而且是解析解⑲。o☆[BINGO!]⑯。

如果昨天是明天就好了⑮，那么今天就是周五了⑭。 问：句子中的今天可能是星期几①？

可以看到基本能力有⑰，但现在还不是特别稳定⑩。像当你开始新对话时▓，会碰到以下这种情况⑰。

已经有热心网友已经制作成了GGUF格式上传到HF⑯。

分布式强化学习训练⑲、INTELLECT-2是一个分布式的大模型训练框架⑮，采用了全球分布式异步强化学习的范式▓。

通俗讲⑬，INTELLECT-2就如同一个超大型的众包项目③，任何拥有闲置算力资源的人都可以参与其中⑪。“异步”则是指不同阶段可以独立⑯、并行地进行⑨，因此不同性能的设备可以同时参与②，而不会相互影响⑰。

具体来说②，系统会利用全球贡献者提供的异构算力在本地生成推理数据⑪；这些数据经过验证后汇集到中心①，用于更新模型策略▓；更新后的策略再分发到每个节点⑬，开始新一轮迭代⑧。

在这套流程当中⑲，一共涉及了四大关键组件——

核心RL框架PRIME-RL⑩，实现推理数据生成与模型训练的解耦和异步进行⑧；

参数分发网络SHARDCAST⑯，负责将更新后的模型参数高效分发给全球各地的推理节点⑦；

推理验证协议TOPLOC⑰，验证每个推理节点提交数据的可信性⑭；

Protocol Testnet⑧，为不同学习任务构建独立算力资源池⑯，实现算力贡献和使用的去中心化管理⑩。

INTELLECT团队已将这四大组件全部开源⑥。

★核心RL框架PRIME-RL

PRIME-RL的核心⑮，是支持推理数据生成与模型训练的解耦与异步执行❷。

这种方式允许分散的推理节点按照自己的进度生成数据❷，无需彼此协调和等待⑥。

为了进一步提升性能和减小显存占用⑯，PRIME-RL采用支持bfloat16精度的vLLM作为推理运行时⑥。

另外还集成了FSDP技术对模型进行切片⑲。

FSDP将模型的参数和梯度按层切分到不同的GPU上⑫，每个GPU只负责一部分的计算和存储⑯。

★参数分发网络SHARDCAST

SHARDCAST是一个基于HTTP的参数分发网络⑤，负责将更新后的模型权重广播给全球范围内的推理节点①。

在分布式强化学习中⑬，由于文件体积极大⑬，而网络带宽资源良莠不齐⑩，模型权重的分发通常是一个难点⑲。

为了解决这个问题⑥，SHARDCAST引入了分片传输⑱、多级缓存⑱、智能调度等一系列优化技术⑰。

分片传输指的是将模型权重文件切分成多个小的分片③，然后并行传输⑮。这种做法不仅能充分利用网络带宽④，降低传输延迟❸，还能提高传输的鲁棒性⑰，不会因为个别分片传输失败而造成整体重传⑩。

多级缓存是一种类似于CDN的传输模式⑨，具体来说⑥，SHARDCAST在推理节点和中心节点之间引入了一层中继服务器作为缓存④。每当中心节点产生新的模型权重⑱，它首先将权重文件推送到这些中继服务器⑰。

这样一来⑳，推理节点就可以就近从中继服务器拉取权重文件⑱，而不是直接从中心节点获取②，可以有效缓解中心节点的网络I/O压力⑥。

另外⑨，与普通的被动响应式传输不同③，SHARDCAST的中继服务器会主动跟踪每个推理节点的权重版本❶，当发现版本落后时⑳，会主动将增量权重推送给节点⑰，确保了权重更新的实时性⑪。

同时⑥，SHARDCAST还会根据网络拓扑和带宽状况⑬，动态调整传输策略和路由▓，选择最优的分发路径⑧。

★推理验证协议TOPLOC

TOPLOC全称Tierion backed Proof-of-Locality Protocol①，是INTELLECT-2中负责验证推理节点生成数据可信性的关键组件⑤。

其目的是确保每个推理节点提交的数据可信⑮，避免恶意节点通过提交虚假数据来破坏模型训练④。

TOPLOC通过密码学证明和可验证计算等技术实现⑩，可以概括为Proof生成和Proof检查两个主要步骤①。

Proof生成是指当一个推理节点完成一组推理任务后⑭，不仅要将生成的轨迹数据提交给中心节点▓，还要附带提交一个密码学proof⑲。

这个proof证明了所提交的数据确实是由特定版本的模型②、特定的输入⑯、特定的随机数种子生成的⑩，其生成基于安全哈希算法❷，确保了proof与推理过程绑定⑮。

中心节点在收到推理数据和proof后⑯，会定期抽查部分数据的可信性❶。验证节点首先会重放推理节点的模型prefill⑯，然后将计算得到的中间状态与proof进行比对③。

为了降低开销⑬，推理节点只需提交关键的中间状态⑤，而非完整的计算过程⑥；验证节点也只需重放部分关键路径⑥，而不是全盘重做▓。

Protocol Testnet是INTELLECT-2的底层基础设施②，为全球范围内的计算资源管理和任务调度提供了统一的接口和规范▓。

它将不同类别的人工智能训练任务组织成独立的计算域❷，每个计算域都有自己的资源池⑬，由去中心化的“账本系统”来管理节点的身份⑧、贡献和信誉值❷。

每个计算域对应了一种特定的训练任务⑲，如语言模型预训练⑪、多模态对齐❶、强化学习等①。

针对一个特定的训练任务⑬，开发者会在Testnet上注册一个新的计算域⑤，计算域定义了任务的相关属性和协议规范⑲。

全球范围内的算力提供者可以将自己的计算设备注册到Testnet的资源池中⑤。每个节点在加入时⑮，③，都需要在去中心化“账本”上生成一个唯一的密码学身份⑤，用于后续的贡献度记录和信誉管理⑪。

当一个计算域有新的训练任务需要执行时⑭，Testnet的任务调度服务会根据各节点的算力特征和网络状况⑥，将任务分发到合适的节点上⑱。节点按照任务要求❸，执行计算并生成结果⑲。

节点生成的计算结果需要经过验证❶，以确保其可信性⑤，对于通过验证的结果③，节点的贡献度会被记录在去中心化账本上⑨，作为后续奖励分配的依据⑱。

服务支持：在整个任务执行过程中⑲，Testnet还提供了节点发现⑭、健康监控⑱、日志管理等一系列配套服务⑨，以协助节点的管理和问题诊断⑩，保障分布式网络的稳定运行⑩。

★更多训练细节⑰、另外在训练过程中⑫，INTELLECT2还采用了两步异步强化学习的模式⑫，也就是权重的广播与正在进行的推理和训练完全重叠⑥，从而消除了通信瓶颈⑧。

以及双面GRPO剪辑⑭，通过使用双面标记概率比剪辑来缓解梯度尖峰⑳，从而使训练更加稳定❶。

数据方面④，INTELLECT2采用了来自NuminaMath-1.5④、Deepscaler和 SYNTHETIC-1的28.5万个可验证任务⑲，并结合离线和在线过滤来选择具有挑战性的任务⑪，显着提高了模型学习效率⑥。

★QwQ-32B数学和代码性能提升

INTELLECT-2的实验主要包括两个部分——TARGET-SHORT和TARGET-LONG⑤，分别对应短目标长度和长目标长度的训练设置❷。

TARGET-SHORT：随着训练的进行⑱，任务奖励显着提高⑩，长度惩罚有所下降⑬；

TARGET-LONG：任务奖励同样大幅提升⑱，长度惩罚也呈下降趋势⑧，但在实验的有限时间内尚未完全收敛⑤，模型还未完全学会严格遵守思考预算③。

与基线模型QwQ-32B相比❶，INTELLECT-2在数学和编程基准测试上的表现有所提升②，但在IFEval上略有下降❶，可能是因为训练只专注于数学和编程任务①。

在计算资源利用方面⑧，INTELLECT-2通过异步强化学习成功实现了通信和计算的重叠⑤。在两个实验设置中①，SHARDCAST广播平均耗时14分钟⑬，实现了约590Mb/s的带宽吞吐量⑲。

团队曾获Karpathy投资

INTELLEC-2背后的团队①，名叫Prime Intellect⑬，位于美国旧金山④。

创始人兼CEO是Vincent Weisser❷，来自德国⑰，之前参与过大量的创业项目❶，Prime Intellect是他最新的创业成果⑬。

联创兼CTO Johannes Hagemann⑧，德国Hasso Plattner研究所硕士⑦，本科毕业于多特蒙德工业大学❸。

CEO Weisser担任核心成员的创业项目VitaDAO❸，Hagemann曾出任策略顾问⑲。

创始工程师Jannik Straube②，慕尼黑工业大学硕士❷，之前曾在IBM工作⑰。

在INTELLEC-2之前⑩，Prime Intellect团队也发布过一系列分布式训练的模型成果：

INTELLECT-1⑦，第一个在分散式基础设施上训练的10B参数模型②；

METAGENE-1❸，用于早期流行病检测和全球健康应用的生物模型③；

INTELLECT-MATH⑱，使用RL训练的数学推理模型⑰。

另外▓，基于分布式强化学习⑨，团队还推出了从DeepSeek-R1 生成最大的合成推理数据集GENESYS + SYNTHETIC-1⑪。

今年2月❶，Prime Intellect团队获得了1500万美元的新投资▓，用来构建点对点AI协议②。

这笔投资由创始人基金领衔▓，投资者中还包括大神Karpathy①、Hugging Face联创兼CEO Clem Delangue②、FlashAttention作者Tri Dao④、Stability AI前CEO Emad Mostaque等AI界名人⑱。

加上之前已有的资金⑯，Prime Intellect团队获得的总资金超过了2000万美元❸。

在接下来的计划当中⑦，Prime Intellect将进行提高推理-训练计算的比例⑯，为模型提供推理链中的内置工具❷，以及融合独立训练的RL模型等一系列工作⑯。

宏观方面⑯，团队也将扩大计算市场⑨，扩展去中心化训练⑧，并与开源和去中心化人工智能领域的其他领先项目开展合作⑧。

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