모델 정보

Skywork-Reward-V2-Qwen3-0.6B

Skywork · Skywork-Reward-V2-Qwen3-0.6B

**Skywork-Reward-V2** is a series of eight reward models designed for versatility across a wide range of tasks, trained on a mixture of 26 million carefully curated preference pairs. While the Skywork-Reward-V2 series remains based on the Bradley-Terry model, we push the boundaries of training data scale and quality to achieve superior performance. Compared with the first generation of Skywork-Reward, the Skywork-Reward-V2 series offers the following major improvements: - **Trained on a significantly larger and higher-quality preference data mixture**, consisting of **26 million preference pairs** curated via a large-scale human-LLM synergistic pipeline. - **State-of-the-art performance on seven major reward model benchmarks**, including RewardBench v1, RewardBench v2, PPE Preference, PPE Correctness, RMB, RM-Bench, and JudgeBench. - **Available in eight models across multiple sizes**, with the smallest 0.6B variant, *Skywork-Reward-V2-Qwen3-0.6B*, nearly matching the average performance of our previous best model, Skywork-Reward-Gemma-2-27B-v0.2. The largest 8B version, *Skywork-Reward-V2-Llama-3.1-8B*, surpasses all existing reward models across all benchmarks on average. Our top experimental model, *Skywork-Reward-V2-Llama-3.1-8B-40M*, **outperforms all existing reward models on every benchmark**. For the complete collection of models, please refer to the Skywork-Reward-V2 collection.

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텍스트 분석license:apache-2.0
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모델 웨이트미확인
정보 업데이트2026/11/2 19:15:38
OVERVIEW

모델 소개

**Skywork-Reward-V2** is a series of eight reward models designed for versatility across a wide range of tasks, trained on a mixture of 26 million carefully curated preference pairs. While the Skywork-Reward-V2 series remains based on the Bradley-Terry model, we push the boundaries of training data scale and quality to achieve superior performance. Compared with the first generation of Skywork-Reward, the Skywork-Reward-V2 series offers the following major improvements: - **Trained on a significantly larger and higher-quality preference data mixture**, consisting of **26 million preference pairs** curated via a large-scale human-LLM synergistic pipeline. - **State-of-the-art performance on seven major reward model benchmarks**, including RewardBench v1, RewardBench v2, PPE Preference, PPE Correctness, RMB, RM-Bench, and JudgeBench. - **Available in eight models across multiple sizes**, with the smallest 0.6B variant, *Skywork-Reward-V2-Qwen3-0.6B*, nearly matching the average performance of our previous best model, Skywork-Reward-Gemma-2-27B-v0.2. The largest 8B version, *Skywork-Reward-V2-Llama-3.1-8B*, surpasses all existing reward models across all benchmarks on average. Our top experimental model, *Skywork-Reward-V2-Llama-3.1-8B-40M*, **outperforms all existing reward models on every benchmark**. For the complete collection of models, please refer to the Skywork-Reward-V2 collection.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

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추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

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수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。