作者 | 李水青

编辑 | 心缘

智东西10月9日报道，昨日，以色列AI创企AI21 Labs开源轻量级推理模型Jamba Reasoning 3B。该模型有30亿个参数，可在包括手机、电脑在内的多种设备端运行，性能超过Qwen3-4B、Gemma 3-4B等业界顶尖模型。

Jamba Reasoning 3B开源截图

Hugging Face地址： http://huggingface.co/ai21labs/AI21-Jamba-Reasoning-3B

A21称，Jamba Reasoning 3B基于其新的SSM-Transformer架构构建，上下文窗口长度为256K个token，能够处理高达1M token，与DeepSeek、谷歌、Llama和微软等竞争对手相比效率提升了2-5倍，在基准测试中取得领先成绩。

Jamba Reasoning 3B在人类最后测试等测评中超Qwen 3-4B等模型

其将Jamba Reasoning 3B的优势总结为三点：

1、智能性能不下降：由于采用了混合SSM-Transformer架构，Jamba Reasoning 3B比纯Transformer模型更高效。

大多数基于Transformer的模型在上下文长度超过32K个token时性能会显著下降，而Jamba Reasoning 3B能够处理更长的上下文长度，包括高达100万个token。这使得它在高级智能体系统或多模态应用中非常有用，因为长上下文理解对输出质量至关重要。

Jamba Reasoning 3B的性能虽上下文增长损耗小

2、领先的智能：Jamba Reasoning 3B的表现优于DeepSeek、谷歌、Meta和微软的其他设备端模型。

它在指令跟踪任务（IFBench）和常识性知识（MMLU-Pro和Humanity’s Last Exam）方面尤为出色，这使得Jamba Reasoning 3B成为一款高效且智能的模型，可用于高级智能体工作流程或设备端RAG应用。

这些成果源于训练后流程，A21将RLVR、SFT、DPO和GRPO等对齐训练技术与自主研发的专有方法相结合，以确保模型质量。

Jamba Reasoning 3B测评超阿里、谷歌等模型

3、专为设备安全使用而构建：此模型获得Apache 2.0许可，可直接下载到用户的计算机或手机上，并使用用户自己的文件在设备上进行定制，以实现完全安全的应用程序，即使断网它们也可以继续运行。

Jamba Reasoning 3B的混合SSM-Transformer架构成功利用了比原始Transformer架构小8倍的键值缓存 （KV），即使在上下文增长的情况下也能保持较低的内存占用。

在M3 MacBook Pro上，它每秒可以生成40个token，上下文长度为32K，这一成绩优于Qwen3-4B、DeepSeek Distill Qwen 1.5B、Gemma 3-4B等模型，使其成为高级智能体应用程序中的精简组件。

在M3 MacBook Pro上每秒可以生成40个token

该模型目前支持的语言包括：英语、西班牙语、法语、葡萄牙语、意大利语、荷兰语、德语、阿拉伯语和希伯来语。

结语：轻量模型加速迭代，开辟智能体落地新路径

随着企业将AI融入运营，基于云端的大型语言模型暴露出经济效率低下的问题。A21援引研究报告称，40%-70%的AI任务可以通过小型语言模型处理，通过智能路由将成本降低10-30倍。

像Jamba Reasoning 3B这样的设备端轻量模型能够实现经济高效的异构计算分配，在本地处理简单任务，同时保留云端资源用于复杂推理。这为制造业和医疗保健领域的实时应用提供了低延迟，为远程操作提供了离线恢复能力，并增强了数据隐私保护，有望开启了一个去中心化的AI时代。