O que é Limite 1B - Violetto?
O Limite 1B - Violetto é o primeiro modelo da Paradigma, uma startup de pesquisa de Roma cujos fundadores incluem o professor da Sapienza Emanuele Rodolà e o ex-construtor de benchmarks da OpenAI Giulio Starace. É um transformer denso de 1 bilhão de parâmetros treinado do zero com menos de 300 bilhões de tokens selecionados, com uma arquitetura emprestada de trabalhos comunitários de speedrun de pré-treinamento (uma mistura de camadas de atenção local e global), e depois pós-treinado com dados sintéticos, fine-tuning supervisionado e aprendizado por reforço. Ele lida com sequências de até 131.072 tokens.
Ele faz uma coisa: resolver matemática de competição em um único turno. A Paradigma manteve de propósito um ajuste de instruções leve, então ele não é um assistente de chat e muitas vezes transforma uma pergunta comum em um problema de matemática. Os pesos e o plugin de serving para vLLM estão sob Apache 2.0; um relatório técnico foi prometido, mas ainda não publicado.
Limite 1B - Violetto vale a pena?
Na própria tabela da Paradigma, o Limite faz matemática de competição em um nível que nenhum modelo de 1B havia alcançado. Ele marca 94,01% no AIME 2026, 83,62% no HMMT de fevereiro de 2026 e 74,25% no BeyondAIME, contra 93,85%, 78,98% e 72,00% do VibeThinker-3B, três vezes maior, e 93,44%, 80,87% e 70,00% do MUSE-Glimmer de 30B. O MiniCPM5-2B, o generalista pequeno mais forte da tabela, tem 90,21% no AIME 2026 e fica atrás do Limite nos sete benchmarks; o VibeThinker-3B só fica à frente no AIME 2025 e no ArXivMath. O GLM 5.2 e o Gemini 3 Pro ainda lideram no conjunto mais difícil, o APEX Shortlist, com 68,09% e 66,49% contra 50,80% do Limite.
Duas ressalvas se aplicam. Todos os números do Limite são autodeclarados, as pontuações de vários rivais foram copiadas de cards de modelos ou do MathArena em vez de refeitas, e a nota de rodapé avisa que as configurações de avaliação diferem. O relatório técnico que explicaria os dados de treino ainda está pendente, o que importa porque contaminação é a preocupação habitual quando um modelo tão pequeno pontua tão alto em competições de 2026.
A estreiteza é uma escolha de projeto, e a Paradigma é franca sobre isso. Os próprios exemplos dela mostram o modelo respondendo a "O que é fotossíntese?" com uma descrição da divisão celular e tratando uma string de injeção entre aspas como uma sequência a derivar. O card pede uma pergunta por conversa, o prompt de sistema canônico e nenhum histórico. Isso o descarta como assistente geral ou como componente que recebe texto não confiável, mas serve a um pipeline que só lhe envia matemática.
Na implantação, ele é barato de rodar, mas exigente. O caminho recomendado é o plugin da Paradigma para vLLM 0.26 em CUDA 13 com uma GPU NVIDIA; o Transformers funciona com trust_remote_code, mas só foi validado em uma H100, e nenhum dos caminhos suporta oficialmente sharding ou fine-tuning. O card não lista builds em GGUF nem para Apple.
Onde ele se destaca
Um pesquisador de ML que estuda raciocínio em modelos pequenos
Gerar milhares de soluções amostradas por problema para estudar best-of-n e verificação
Sirva-o com o plugin de vLLM em uma GPU a temperatura 0,6 e amostre bastante; com 1B de parâmetros, o throughput por placa é muito maior que o dos modelos de 27B a 30B com que ele rivaliza. Confira as respostas com um verificador, já que as pontuações são autodeclaradas.
Uma plataforma online de preparação para olimpíadas de matemática
Rascunhar soluções comentadas para problemas de treino antes da revisão de um professor
Envie um problema por solicitação com o prompt de sistema canônico e sem histórico. Mantenha-o atrás de uma etapa de revisão e longe do chat livre com os alunos, onde ele deriva para matemática sem relação com a pergunta.
Antes de decidir
- Configuração
- git clone paradigma-inc/limite-violetto, uv sync --locked e depois VLLM_PLUGINS=limite uv run vllm serve; exige Linux x86-64, uma GPU NVIDIA e um driver compatível com CUDA 13. O Transformers funciona com trust_remote_code.
- Integrações
- Serving compatível com a OpenAI pelo vLLM; Transformers com SDPA ou FlashAttention 2 (não FlashAttention 2 com cache estático). Nenhum build em GGUF, Ollama ou MLX listado no card.
- Dados e privacidade
- Só auto-hospedado, então problemas e respostas ficam no seu hardware. Os dados de treino são descritos apenas como menos de 300 bilhões de tokens selecionados; os detalhes aguardam o relatório técnico.
- Custo em escala
- Pesos gratuitos; um checkpoint de 1B em BF16 tem cerca de 2 GB, então uma GPU o serve, com paralelismo de tensor e de pipeline mantidos em 1, segundo o card. Não existe preço hospedado.
- Limites
- Uso só em um turno; perde o escopo de prompts que não são de matemática; fine-tuning, LoRA e sharding em várias GPUs não são suportados oficialmente.
O que é bom
- 94,01% no AIME 2026 com 1B de parâmetros, segundo a Paradigma
- À frente de modelos de 3B a 30B na maioria dos seus sete benchmarks de matemática
- Pesos e plugin de serving sob Apache 2.0
- Contexto de 131K tokens para soluções longas
O que não é
- Pontuações autodeclaradas; relatório técnico ainda não publicado
- Reinterpreta perguntas que não são de matemática como matemática
- Só um turno; pouco adequado para entradas não confiáveis
- Oficialmente só NVIDIA e CUDA 13; sem suporte a fine-tuning
Ideal para
Pesquisadores e equipes de tecnologia educacional que precisam de muitas soluções de matemática de competição a baixo custo e conseguem verificar as respostas automaticamente.
Alternativas ao Limite 1B - Violetto
Limite 1B - Violetto: perguntas frequentes
- Limite 1B - Violetto vale a pena?
- Matemática notável por parâmetro, inútil fora da matemática e, até agora, avaliado só por quem o fez. Damos nota 3.6 de 5.
- Quanto custa Limite 1B - Violetto?
- Pesos abertos gratuitos sob Apache 2.0. Sem API hospedada; você paga só pela sua própria GPU.
- Quais são as desvantagens de Limite 1B - Violetto?
- Pontuações autodeclaradas; relatório técnico ainda não publicado; reinterpreta perguntas que não são de matemática como matemática; só um turno; pouco adequado para entradas não confiáveis; oficialmente só NVIDIA e CUDA 13; sem suporte a fine-tuning.
- Para quem Limite 1B - Violetto é indicado?
- Pesquisadores e equipes de tecnologia educacional que precisam de muitas soluções de matemática de competição a baixo custo e conseguem verificar as respostas automaticamente.
- Quanto custa Limite 1B - Violetto para uma equipe ou em produção?
- Pesos gratuitos; um checkpoint de 1B em BF16 tem cerca de 2 GB, então uma GPU o serve, com paralelismo de tensor e de pipeline mantidos em 1, segundo o card. Não existe preço hospedado.
- Limite 1B - Violetto é seguro para dados da empresa?
- Só auto-hospedado, então problemas e respostas ficam no seu hardware. Os dados de treino são descritos apenas como menos de 300 bilhões de tokens selecionados; os detalhes aguardam o relatório técnico.
- Quais são as melhores alternativas ao Limite 1B - Violetto?
- As alternativas mais próximas que analisamos são MiniCPM5-2B, Qwen3.8-27B e SmolLM3-3B.
Respostas verificadas em 2 de nov. de 2026.