# HRM 1B：一个用极低成本训练的小模型，性能号称能打 2B-7B 的开源选手

> 原标题：HRM 1B

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-05-21T08:01:29.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/25312
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1tjdomi/hrm_1b/

## 摘要

Sapientinc 开源了一个叫 HRM-Text 1B Base 的小模型，连训练代码也一起放出来了。论文里的说法是，它的性能可以和 2B 到 7B 的开源模型掰手腕，但训练用的数据量只有别人的百分之一到九百分之一，算力消耗更是只有别人的 1/96 到 1/432。具体来说，用 16 块 H100 GPU 训练了大概 46 小时，总花费约 1,47...

## 推荐理由

HKR 三项都站得住：HRM-Text 1B 有具体的低成本训练数字和公开代码。卡在 80 分是因为消息源是 Reddit，效率提升的说法还没有独立评测背书，我会先打个折。

## 锐评

这条消息最抓眼球的点是成本：16 块 H100 跑 46 小时，总花费约 1472 美元，这个数字低到让人想先打个折。论文声称 HRM-Text 1B Base 能用别人百分之一到九百分之一的数据量，算力消耗更是只有 1/96 到 1/432，去对标 2B 到 7B 的开源模型。如果这些数字在标准评测集上站得住，那确实说明训练方法上有巧劲，不是单纯堆资源。

但问题在于，Reddit 原帖被屏蔽了，我们看不到社区的实际反馈和跑分截图。论文里的“掰手腕”具体是在哪些任务上、用什么指标比的，目前都只能靠摘要里的说法。小模型经常在特定基准上表现亮眼，一到开放域或长文本就露怯，所以没看到完整的评测矩阵之前，这个 1B 模型的实际可用性要打问号。

另外，训练代码也开源了，这对想复现或者魔改的人来说是好事。现在还缺的是 Hugging Face 上的模型卡细节、社区实测的吞吐和延迟数据，以及它到底在推理还是代码生成上更擅长。