Olmo 3系列模型提出"模型流程"概念，实现大模型全生命周期透明化。包含7B和32B两种参数规模，通过预训练、中期训练和长上下文扩展三阶段训练，并开发出Think、Instruct和RL-Zero三种变体。其中Olmo 3.1 Think 32B在数学和代码评测上表现优异，使用6倍更少训练token缩小与领先模型的差距。模型采用多项创新技术，如Delta Learning、OlmoRL框架等，推动开源AI研究发展。
当前大多数开源大语言模型（Large Language Model, LLM）仅开放最终权重，而训练数据、中间检查点和完整开发流程仍是黑箱。这限制了学术界对模型训练机制的深入研究，也无法复现或改进现有成果。
针对这一问题，Olmo 3提出了"模型流程（Model Flow）"的概念，即语言模型的完整生命周期，包括每个阶段、检查点、数据点和依赖项。真正推动开源AI研究和发展，需要让整个模型流程透明可访问，而非仅开放最终端点。
模型架构与训练流程
发布了Olmo 3系列模型，包含7B和32B两个参数规模，支持长上下文推理、函数调用、代码生成、指令遵循和通用对话等能力。
基础模型训练分为三个阶段：
(1) 预训练阶段：在Dolma 3 Mix数据集上训练，该数据集包含5.9万亿（5.9T）token。数据来源包括CommonCrawl网页、olmOCR科学PDF、Stack-Edu代码、arXiv论文、FineMath数学网页和Wikipedia等。论文开发了新的去重工具Duplodocus，支持万亿token规模的全局去重，并采用质量感知上采样（Quality-aware Upsampling）策略，对高质量数据进行最多7倍的重复采样。
(2) 中期训练阶段（Midtraining）：在Dolma 3 Dolmino Mix数据集上继续训练1000亿（100B）个token。该阶段引入了大量合成数学数据（如TinyMATH、CraneMath、MegaMatt）和代码数据（如CraneCode），并加入思维链（Thinking Traces）数据为后续推理训练做准备。论文还开发了去污染工具decon，确保评测数据不会泄露到训练集中。
(3) 长上下文扩展阶段：在Dolma 3 Longmino Mix数据集上训练50B-100B个token，将上下文窗口从8,192扩展到65,536个token。论文使用olmOCR处理的科学PDF作为主要长文档来源，并生成了两种合成聚合任务（CWE和REX）来增强长上下文理解能力。采用YaRN位置编码扩展方法，仅在全注意力层应用，并使用最佳适配文档打包（Best-fit Document Packing）减少填充浪费。
后训练流程
后训练产生三个模型变体：
Olmo 3 Think：论文的旗舰推理模型，通过生成结构化思维链来执行扩展推理。训练流程包括监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）、直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）和可验证奖励强化学习（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR）三个阶段。
论文提出了Delta Learning方法：通过配对来自强模型（Qwen3 32B）和弱模型（Qwen3 0.6B）的响应，构建高对比度的偏好数据对。实验表明，直接在强模型响应上继续SFT会损害性能，但使用Delta Learning进行DPO训练可带来显著提升。
在强化学习阶段，论文开发了OlmoRL框架，集成了多项算法改进：零梯度信号过滤、主动采样、token级损失、移除KL损失、截断重要性采样等。RLVR覆盖数学、代码、指令遵循和通用对话四个领域，使用不同的验证器进行奖励计算。
Olmo 3 Instruct：优化用于快速、简洁响应的非推理模型，避免生成内部思维链。论文为该模型引入了函数调用训练数据，包括与真实MCP服务器交互的轨迹和模拟交互轨迹。还引入了多轮偏好数据和长度控制干预，鼓励简洁响应。
Olmo 3 RL-Zero：直接从基础模型进行RLVR训练的变体，使研究人员能够研究预训练数据对RL性能的影响。论文对训练数据进行了严格去污染，并通过随机奖励实验验证评测数据未被污染。
实验结果
基础模型性能：Olmo 3 Base 32B在全开放模型中表现最佳，在数学和代码评测上超越Stanford Marin 32B和Apertus 70B两位数的分数。
推理模型性能：Olmo 3.1 Think 32B是目前最强的全开放推理模型。在MATH基准上达到96.2%，在AIME 2024上达到80.6%，在AIME 2025上达到78.1%。与Qwen3 32B和Qwen3 VL 32B等开放权重模型相比，Olmo 3.1 Think 32B在使用6倍更少训练token的情况下缩小了性能差距。
指令模型性能：Olmo 3.1 Instruct 32B在IFBench上达到39.7分，超越Qwen3和Qwen3 VL同规模模型。在AIME 2025上达到57.9分，超越Qwen3 32B（非推理模式）36.6分。
长上下文性能：在RULER基准65K长度上，Olmo 3 32B达到79.70分，接近Qwen 2.5 32B的80.73分。
训练成本：32B模型从训练开始到最终评估总耗时约56天，使用1024块H100 GPU。按每GPU小时2美元计算，总成本约275万美元。
最后
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