Youtu-LLM：腾讯Youtu开源轻量级智能体专用大模型

Youtu-LLM是腾讯优图团队开源的轻量级大模型，参数规模仅19.6亿，却凭借紧凑架构设计与创新训练范式，具备强大的原生智能体能力，在复杂任务处理中超越同规模甚至更大参数模型。模型支持128K超长上下文窗口，针对STEM领域深度优化词表，同时提供Base与Instruct双版本及全套微调工具，全面开源赋能开发者低成本部署。

Youtu-LLM核心功能亮点：

1、原生智能体能力，自主完成复杂任务：

内置规划、执行、反馈、优化的全链路智能体逻辑，无需额外插件即可自主拆解复杂任务、制定执行策略，并根据结果动态调整方案，完美适配代码修复、多跳推理、自动化流程等智能体核心场景。

2、128K超长上下文，轻松处理长程任务：

采用紧凑的Dense MLA架构，在保持轻量化的同时支持128K上下文窗口，可高效处理超长文本输入，如完整代码库解析、万字文献综述、多轮对话记忆等长程任务，突破小模型上下文局限。

3、STEM领域深度优化，推理效率倍增：

针对性设计适配数学、代码、科学计算的专业词表，大幅提升专业领域token压缩率与语义理解精度，在公式推导、代码编写、逻辑推理等任务中表现更优，远超通用小模型性能。

4、三阶段课程式预训练，能力逐层进阶：

从零开始构建常识→STEM→智能体的三阶训练体系：先夯实通用常识基础，再聚焦STEM领域强化推理能力，最后通过智能体轨迹数据训练规划执行能力，实现轻量模型的能力跃升。

5、全开源+灵活部署，降低开发者门槛：

同步开源Base基础版本与Instruct指令微调版本，配套完整微调工具链；支持消费级GPU、移动端、边缘设备部署，满足资源受限场景与隐私敏感任务的本地运行需求。

Youtu-LLM核心技术原理：

1、紧凑Dense MLA架构，平衡性能与效率：

摒弃冗余的模型结构设计，采用高效的Dense MLA架构，在19.6亿参数规模下实现长上下文支持与高速推理，兼顾模型轻量化与任务处理能力，部署成本更低、运行速度更快。

2、STEM专属分词器，提升专业领域表现：

针对数学公式、代码语法、专业术语优化词表设计，相比通用分词器，有效减少专业内容的token数量，提升语义理解准确性，让模型在代码、数学等领域的推理效率显著提升。

3、三阶课程式预训练，内化智能体核心能力：

– 常识阶段：学习通用知识与语言理解能力，夯实模型基础；

– STEM阶段：聚焦科学、技术、工程、数学领域数据训练，强化逻辑推理与专业认知；

– 智能体阶段：引入高质量智能体轨迹数据（涵盖数学推理、代码修复、深度研究等场景），让模型学会任务规划、执行与反思，形成原生智能体能力。

4、智能体轨迹数据驱动，强化任务执行逻辑：

引入大规模标注的智能体轨迹数据，让模型学习人类处理复杂任务的思维路径，掌握“任务分解→工具调用→结果验证→策略优化”的全流程逻辑，无需额外prompt工程即可完成复杂任务。

Youtu-LLM多元应用场景：

1、智能代码助手：

可深度理解复杂代码库结构，精准定位并修复代码漏洞、优化算法逻辑，自动生成符合项目规范的代码片段，助力开发者提升编程效率，实现软件工程任务自动化。

2、学术研究助手：

支持长文献综述、多跳知识问答、研究报告自动生成，能整合分散的学术资源，完成因果推理与深度关联分析，为科研人员节省文献整理与分析的时间成本。

3、通用智能体助手：

作为个人或企业级智能体，可自动化处理日常任务，如多工具协同工作流搭建、复杂业务流程拆解执行、信息检索与整合，成为高效的AI协作伙伴。

4、边缘设备本地部署：

凭借轻量级特性，可直接部署在消费级GPU、智能手机、物联网设备等边缘终端，提供低延迟、高隐私的本地推理服务，适用于数据敏感、无法联网的应用场景。

5、知识密集型任务处理：

高效解析企业知识库、技术文档、行业报告等结构化与非结构化数据，精准回答专业问题，辅助企业实现内部知识的智能化管理与应用。

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