小红书的模型居然火到国外去了？？

神了，居然能看到海外权威研究机构在讨论小红书的模型？？

8 月 14 日，小红书 dots 模型实验室开源 dots3-note preview。

模型总参数 280B，每个 token 激活约 16B 参数，支持 512K 上下文，并具备文本、视觉和语音等多模态理解能力。

开源后短短几天，SemiAnalysis、vLLM、SGLang、ARC Prize 等海外 AI 社区和机构陆续开始讨论这一模型。

其中 SemiAnalysis 的测试最受讨论。

SemiAnalysis 直接以「dots3-note beats American open weight models」为题进行了比较。

原因是在 Terminal-Bench 2.1 上：

dots3-note拿到了75.1分，而其他的美国开源模型都只拿到了70分左右🫡

更值得关注的是，dots3-note 本身并不是一个单纯针对 Coding benchmark 优化的模型。

它背后的研究问题是一个目前仍然没有得到充分解决的方向：

Long-horizon Agent

也就是能够在真实世界中持续数小时、数天甚至数月执行任务的智能体。

比如现实世界中的旅行规划、装修、长期研究等任务，往往持续数天甚至数月，同时存在意图逐步披露、环境动态变化、超长 trajectory、稀疏 reward 和 credit assignment 等问题。

为此，dots 团队引入 self-critique，让模型在任务过程中持续评价自身状态；同时提出 TEMPO，探索长程强化学习中更有效的训练方式。

团队还构建了 VibeSearchBench 和 VibeLifeBench，专门评估多轮需求理解和动态环境下的长期任务。

值得一提的是在VibeLifeBench目前的结果中，即使最强的一批模型，在这些真实生活长程任务上的绝对得分依然很低。

这可能也是为什么 dots3-note 最近会引起海外 Agent 社区的兴趣。

而且 note 目前还只是 dots3 系列中最轻量的版本。

按照小红书公布的规划，完整 dots3 系列还包括 jazz 和 aria。

真正值得观察的，是这套针对真实世界长程 Agent 的技术路线最终能走到什么程度。

目前dots3-note preview已经在官网免费提供

在hugging face、GitHub也已开源