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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⑳，老黄天塌了⑱。

全球首个分布式RL训练模型INTELLECT-2发布①，它仅通过整合全球闲置或分散的计算资源⑧，就完成了模型的强化学习训练⑱，训练成本大大降低⑥。

其模型性能与DeepSeek-R1媲美⑩！

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⑧，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⑪。

Just like this~算力来算力来①，算力从四面八方来⑰。

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❷，包括不限于Karpathy大神①、FlashAttention作者Tri Dao大神❸、HuggingFace联创兼CEO Clem Delangue等等⑰。

据团队成员介绍⑲，他们从编写模型强化学习框架prime-rl⑲，到今天发布大概只用了两个月时间

目前基础设施已到位④，并且经过验证⑫，超过那些先进实验室只是时间问题⑫。

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❷。

INTELLECT-2抢先测

目前INTELLECT-2支持网页端体验⑯，只需简单注册就可以使用⑬。与其他通用助手页面类似差不多❷，不过输入仅支持文本⑬。

那咱们先来一些基础问题：INTELLECT-2最大的特点是什么❷？

在推理思考了几秒钟之后⑩，它给出了答案⑫，首先强调了这是首个去中心化RL训练的超大规模模型❸，其次还有强化学习训练⑫、参数规模与性能的平衡⑱、数据隐私安全与社区驱动等特点⑪。

回答基本OK⑥，那直接来上点难度：

一个外星人来到地球后❷，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❸；2②，分裂成两个外星人⑩；3❸，分裂成三个外星人⑲；4④，什么都不做❸。

此后每天⑬，每个外星人均会做一次选择⑪，且彼此之间相互独立⑩，求地球上最终没有外星人的概率

在思考了一会儿之后⑩，回答是酱婶⑭。

虽然格式有点乱②，但是最后回答正确④，而且是解析解❸。o☆[BINGO!]①。

如果昨天是明天就好了③，那么今天就是周五了⑥。 问：句子中的今天可能是星期几❶？

可以看到基本能力有⑤，但现在还不是特别稳定②。像当你开始新对话时⑤，会碰到以下这种情况⑲。

已经有热心网友已经制作成了GGUF格式上传到HF⑦。

分布式强化学习训练⑪、INTELLECT-2是一个分布式的大模型训练框架⑯，采用了全球分布式异步强化学习的范式⑬。

通俗讲❸，INTELLECT-2就如同一个超大型的众包项目⑦，任何拥有闲置算力资源的人都可以参与其中⑥。“异步”则是指不同阶段可以独立⑥、并行地进行❶，因此不同性能的设备可以同时参与❸，而不会相互影响⑰。

具体来说⑥，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❷；这些数据经过验证后汇集到中心⑯，用于更新模型策略⑩；更新后的策略再分发到每个节点❸，开始新一轮迭代❷。

在这套流程当中⑩，一共涉及了四大关键组件——

核心RL框架PRIME-RL▓，实现推理数据生成与模型训练的解耦和异步进行⑨；

参数分发网络SHARDCAST④，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①；

推理验证协议TOPLOC⑧，验证每个推理节点提交数据的可信性⑦；

Protocol Testnet⑫，为不同学习任务构建独立算力资源池⑩，实现算力贡献和使用的去中心化管理①。

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⑭，是支持推理数据生成与模型训练的解耦与异步执行②。

这种方式允许分散的推理节点按照自己的进度生成数据④，无需彼此协调和等待▓。

为了进一步提升性能和减小显存占用⑳，PRIME-RL采用支持bfloat16精度的vLLM作为推理运行时②。

另外还集成了FSDP技术对模型进行切片⑩。

FSDP将模型的参数和梯度按层切分到不同的GPU上⑰，每个GPU只负责一部分的计算和存储⑱。

★参数分发网络SHARDCAST

SHARDCAST是一个基于HTTP的参数分发网络❸，负责将更新后的模型权重广播给全球范围内的推理节点⑬。

在分布式强化学习中⑯，由于文件体积极大⑲，而网络带宽资源良莠不齐③，模型权重的分发通常是一个难点⑳。

为了解决这个问题⑯，SHARDCAST引入了分片传输⑬、多级缓存⑭、智能调度等一系列优化技术❷。

分片传输指的是将模型权重文件切分成多个小的分片①，然后并行传输⑭。这种做法不仅能充分利用网络带宽⑩，降低传输延迟③，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⑫。

多级缓存是一种类似于CDN的传输模式⑤，具体来说⑯，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▓。每当中心节点产生新的模型权重④，它首先将权重文件推送到这些中继服务器❷。

这样一来❸，推理节点就可以就近从中继服务器拉取权重文件⑨，而不是直接从中心节点获取⑨，可以有效缓解中心节点的网络I/O压力⑨。

另外⑯，与普通的被动响应式传输不同⑮，SHARDCAST的中继服务器会主动跟踪每个推理节点的权重版本⑪，当发现版本落后时⑱，会主动将增量权重推送给节点⑱，确保了权重更新的实时性❶。

同时⑤，SHARDCAST还会根据网络拓扑和带宽状况⑯，动态调整传输策略和路由⑥，选择最优的分发路径⑯。

★推理验证协议TOPLOC

TOPLOC全称Tierion backed Proof-of-Locality Protocol⑰，是INTELLECT-2中负责验证推理节点生成数据可信性的关键组件❷。

其目的是确保每个推理节点提交的数据可信④，避免恶意节点通过提交虚假数据来破坏模型训练⑳。

TOPLOC通过密码学证明和可验证计算等技术实现⑰，可以概括为Proof生成和Proof检查两个主要步骤②。

Proof生成是指当一个推理节点完成一组推理任务后❸，不仅要将生成的轨迹数据提交给中心节点⑬，还要附带提交一个密码学proof⑱。

这个proof证明了所提交的数据确实是由特定版本的模型⑰、特定的输入⑰、特定的随机数种子生成的⑥，其生成基于安全哈希算法⑰，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⑱，会定期抽查部分数据的可信性⑤。验证节点首先会重放推理节点的模型prefill⑦，然后将计算得到的中间状态与proof进行比对⑲。

为了降低开销⑧，推理节点只需提交关键的中间状态⑮，而非完整的计算过程⑪；验证节点也只需重放部分关键路径⑥，而不是全盘重做⑳。

Protocol Testnet是INTELLECT-2的底层基础设施⑧，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⑮。

它将不同类别的人工智能训练任务组织成独立的计算域⑯，每个计算域都有自己的资源池❸，由去中心化的“账本系统”来管理节点的身份②、贡献和信誉值▓。

每个计算域对应了一种特定的训练任务⑧，如语言模型预训练⑲、多模态对齐⑱、强化学习等⑤。

针对一个特定的训练任务⑨，开发者会在Testnet上注册一个新的计算域⑧，计算域定义了任务的相关属性和协议规范⑪。

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⑫。每个节点在加入时⑤，⑭，都需要在去中心化“账本”上生成一个唯一的密码学身份❷，用于后续的贡献度记录和信誉管理⑰。

当一个计算域有新的训练任务需要执行时▓，Testnet的任务调度服务会根据各节点的算力特征和网络状况⑰，将任务分发到合适的节点上⑥。节点按照任务要求⑬，执行计算并生成结果⑮。

节点生成的计算结果需要经过验证⑰，以确保其可信性⑤，对于通过验证的结果④，节点的贡献度会被记录在去中心化账本上❸，作为后续奖励分配的依据⑰。

服务支持：在整个任务执行过程中⑯，Testnet还提供了节点发现▓、健康监控⑤、日志管理等一系列配套服务⑯，以协助节点的管理和问题诊断⑱，保障分布式网络的稳定运行⑩。

★更多训练细节⑭、另外在训练过程中⑨，INTELLECT2还采用了两步异步强化学习的模式④，也就是权重的广播与正在进行的推理和训练完全重叠①，从而消除了通信瓶颈⑯。

以及双面GRPO剪辑⑩，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⑤。

数据方面⑮，INTELLECT2采用了来自NuminaMath-1.5⑰、Deepscaler和 SYNTHETIC-1的28.5万个可验证任务⑱，并结合离线和在线过滤来选择具有挑战性的任务②，显着提高了模型学习效率⑦。

★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-LONG⑧，分别对应短目标长度和长目标长度的训练设置④。

TARGET-SHORT：随着训练的进行⑥，任务奖励显着提高①，长度惩罚有所下降②；

TARGET-LONG：任务奖励同样大幅提升⑥，长度惩罚也呈下降趋势③，但在实验的有限时间内尚未完全收敛③，模型还未完全学会严格遵守思考预算⑰。

与基线模型QwQ-32B相比⑱，INTELLECT-2在数学和编程基准测试上的表现有所提升⑧，但在IFEval上略有下降❷，可能是因为训练只专注于数学和编程任务④。

在计算资源利用方面⑲，INTELLECT-2通过异步强化学习成功实现了通信和计算的重叠⑥。在两个实验设置中⑩，SHARDCAST广播平均耗时14分钟⑩，实现了约590Mb/s的带宽吞吐量⑦。

团队曾获Karpathy投资

INTELLEC-2背后的团队▓，名叫Prime Intellect⑳，位于美国旧金山⑧。

创始人兼CEO是Vincent Weisser③，来自德国③，之前参与过大量的创业项目⑰，Prime Intellect是他最新的创业成果③。

联创兼CTO Johannes Hagemann⑧，德国Hasso Plattner研究所硕士⑪，本科毕业于多特蒙德工业大学①。

CEO Weisser担任核心成员的创业项目VitaDAO⑦，Hagemann曾出任策略顾问⑮。

创始工程师Jannik Straube⑰，慕尼黑工业大学硕士⑯，之前曾在IBM工作⑯。

在INTELLEC-2之前⑭，Prime Intellect团队也发布过一系列分布式训练的模型成果：

INTELLECT-1⑮，第一个在分散式基础设施上训练的10B参数模型⑰；

METAGENE-1②，用于早期流行病检测和全球健康应用的生物模型⑰；

INTELLECT-MATH②，使用RL训练的数学推理模型❷。

另外③，基于分布式强化学习⑳，团队还推出了从DeepSeek-R1 生成最大的合成推理数据集GENESYS + SYNTHETIC-1⑱。

今年2月❸，Prime Intellect团队获得了1500万美元的新投资⑬，用来构建点对点AI协议⑦。

这笔投资由创始人基金领衔❶，投资者中还包括大神Karpathy▓、Hugging Face联创兼CEO Clem Delangue⑭、FlashAttention作者Tri Dao①、Stability AI前CEO Emad Mostaque等AI界名人▓。

加上之前已有的资金②，Prime Intellect团队获得的总资金超过了2000万美元⑩。

在接下来的计划当中⑰，Prime Intellect将进行提高推理-训练计算的比例⑳，为模型提供推理链中的内置工具⑨，以及融合独立训练的RL模型等一系列工作⑧。

宏观方面⑬，团队也将扩大计算市场⑩，扩展去中心化训练⑪，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②。

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