LFM-1B-Math：小模型能否成为简洁推理者？

Liquid AI 基于 1.3B 的 LFM 模型提出一套后训练方案，通过约 4.5M 样本的 SFT 加短程强化学习，得到 LFM-1.3B-Math，在有限回复预算下实现较强数学推理。SFT 采用 3e-4 学习率、训练 3 个 epoch（约 1000 亿 token），首轮即提升平均性能 36%，后两轮再增 7.6%。该模型无需数学专用预训练，面向边缘设备等资源受限部署。