文章揭示了推理风格决定合成数据成败的核心发现，12.7B参数模型通过两阶段训练策略在评测中超越GPT-5.1。研究指出SFT阶段需动态调整数据分布并重新生成推理轨迹，RLFT阶段则需解决超参数不可迁移、数据难度对齐等问题。LLM-as-a-data-filtering方法及混合策略训练有效提升了模型性能，为后训练提供了重要实践指导。

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训练推理型大模型一直是少数机构的"专利"——如何稳定地进行强化学习微调、避免模型崩溃、高效处理长上下文，这些实践细节鲜有详细公开。Motif的这份技术报告堪称LLM后训练（Post-Training）的"踩坑指南"，详细记录了他们在SFT和RLFT阶段的失败教训与成功经验。其中最引人注目的发现是：不同的推理风格会导致截然不同的训练结果。

模型与核心成果

论文提出了Motif-2-12.7B-Reasoning，一个仅12.7B参数的推理语言模型。在人工分析智能指数（Artificial Analysis Intelligence Index, AAII）综合评测中，其得分超过了GPT-5.1，且在排名靠前的模型中没有比它更小的。

核心发现：推理风格决定合成数据成败

论文揭示了一个关键洞见：合成数据的价值不在于正确性或数量，而在于推理风格是否与目标模型兼容。在LiveCodeBench v5实验中，使用seed-oss-36b生成的合成数据使模型从基线51.78提升至63.69（+11.91）；而使用参数更大的gpt-oss-120b生成的数据，反而导致性能暴跌至33.92（-17.86）。

论文分析认为，gpt-oss的推理轨迹在粒度和结构复杂度上与学生模型的内在推理风格存在显著差异。这种"分布不匹配"（Distribution Mismatch）会干扰模型的学习过程。换句话说，大模型生成的"高质量"推理数据，可能因为风格不兼容而产生负面效果。

SFT阶段的经验教训

论文总结了SFT阶段的两大教训：(1) 静态均匀的数据分布会导致过早收敛和灾难性遗忘，必须采用动态分布调整；(2) 必须重新生成推理轨迹以对齐目标模型的推理分布，而非直接使用教师模型的输出。

基于这些发现，论文设计了两阶段课程：第一阶段建立代码、数学、STEM和工具使用的基础能力，上下文从16K扩展至32K；第二阶段注入高粒度合成数据，重新生成推理轨迹，上下文扩展至64K。数据验证流程包含一致性检查、代码执行测试、数学正确性验证和结构有效性检查。

RLFT阶段的经验教训

论文在强化学习阶段也积累了四条重要教训：(1) 在代理模型（Proxy Model）上调优的超参数无法迁移到SFT后的目标模型——同一配方在基础模型上带来约18%的AIME提升，但在SFT模型上却导致停滞或退化；(2) 无法解析的轨迹必须严格屏蔽，否则会引入训练噪声；(3) 数据难度必须与模型能力对齐，过简单或过难都会导致组内奖励方差坍塌、梯度消失；(4) 纯在线策略（On-Policy）训练方差大、不稳定，需要混合策略来提升效率。

为解决难度对齐问题，论文提出LLM-as-a-data-filtering方法：对每个问题生成5个rollout，仅保留通过率在目标区间内的样本。数学推理保留**(0, 0.8]区间，指令遵循保留更严格的(0, 0.4]**区间。其他关键技术包括：扩大剪裁范围至ε∈[0.28,0.40]以加速收敛；移除长度惩罚以鼓励长链推理；采用混合策略轨迹复用提高效率；采用多任务RL框架避免单一领域优化导致其他能力退化。

系统优化

为支持64K长上下文训练，论文采用混合并行策略（DeepSpeed-Ulysses序列并行+数据并行）和细粒度激活检查点。针对RL阶段内存压力，采用Liger Kernel损失函数分片计算logit，大幅降低内存占用。

这篇论文最大的贡献不是模型本身，而是坦诚分享的"踩坑记录"。推理风格对合成数据的影响、代理模型超参数不可迁移、难度对齐防止梯度消失——这些都是实践中极易踩到的坑。尤其是seed-oss vs gpt-oss的对比实验，直接挑战了"用更大更强的模型生成合成数据一定更好"的直觉假设，为后训练数据策略提供了重要启示。

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