从数学、代码、复杂推理 ，到多轮工具挪用 ，大模型的好多能力的提升都离不开 RL 后训练。但当模型规模进入 MoE 万亿参数级别之后 ，RL 不再只是一个算法问题 ，同时越发是一个系统问题。
训练侧必要包容重大的模型权沉、梯度和优化器状态；rollout 侧必要持续天生样本 ，并维持足够高的吞吐；reference policy 又会进一步放大显存和调度压力。同时 ，好多 RL 系统在训练时使用较高精度模型 ，而真正 rollout 或部署时使用低精度 serving 模型。这些精度差距 ，最终会体此刻部署成效与 RL 成效的不一致上。
通过将 base model 固定在部署时使用的低精度暗示 ，并只更新 adapter ，Orbit 将 Kimi-K2.6、DeepSeek V4 级此外 1T 模型 RL 后训练压缩到单台 8×B200 上实现。同时 ，训练和 rollout 使用统一条低精度 base + adapter 蹊径 ，从系统层面解除了训练模型与 rollout / 部署模型之间的精度不一致。
预防了「训练精度」和「部署精度」不一致带来的误差 ，从而带来更不调换高效的 RL 后训练；单节点 RL 能够显著降低多节点训练时的通讯时延与故障率；在同样的 HBM 预算下 ，模型会获得更宽的训练空间 ，从前必要多卡能力训的模型 ，有机遇被压缩到单卡。
显存节造：如下图 1 所示的估算中 ，单节点 8×B200 的 HBM 预算约为 1536GB。对 1T 级模型而言 ，传统全参微调的 weight + grad 显存下界会远超单机预算；而 Orbit 蹊径由于冻结低精度 base ，只训练 adapter ，能够把 1T 级模型的 RL 后训练放进单节点预算内。
训推精度对齐：在好多 RL 系统里 ，训练侧可能使用 BF16 或 FP8 等高精度 ，而推理侧使用 INT4、FP4 等低精度。对于监督微调来说 ，这种差距有时能够被视作推理优化的一部门；但在 RL 中 ，policy log-prob 自身就是训练信号的一部门 ，训练侧和推理侧之间的误差 log-prob diff 会直接影响不变性。
Adapter-first 的系统设计：Orbit 萦绕 adapter 对 RL 训练、推理、同步、reference policy 和低精度 MoE 做了一套整体设计。base 始终冻结 ，每次训练更新后 ，只必要将 MB 级 adapter （不需将 GB 级的 base）从训练引擎推送到推理引擎。这不仅削减了权沉同步的体积 ，也预防了频仍沉建推理引擎的开销。
对于一个对 log-prob 差距极度敏感的训练范式来说 ，这些信号现实地证了然 Orbit 的 RL 后训练关环不仅在单机上把 1T 的模型上不变能跑 ，同时跑对了且在测试工作上有成果。
对万亿模型来说 ，这意味着正本可能必要多机协同的 RL 后训练 ，能够被压缩到单节点实现。对中幼模型来说在 Orbit 的 adapter-first 框架下 ，单卡也有机遇 RL 微调从前必要多卡能力支持的模型 ，或者在一样模型规模下支持更长 response、更大 batch、更高 rollout throughput 和更频仍的更新。
Active-expert-chunked dequantization:对于 MoE 模型来说 ，每个词元只会激活部门 experts。Orbit 动态地将 router 选中的 experts 分组成固定大幼的 batch ，一时反量化后执行 grouped GEMM ，并在推算实现后开释高精度权沉。这样既能利用 grouped matrix multiplication 的吞吐 ，又能将一时显存峰值限度在较幼 chunk 内 ，预防大规模低精度 MoE 训练中的 OOM。
Adapter-native async with double-buffered rollout:系统会为 adapter 守护版本号 ，并将新版本 adapter 流式写入 inactive slot；当前 active slot 持续服务 in-flight 要求 ，待新版本筹备好后再原子切换。这样能够削减 rollout bubble。在 Qwen3-4B + OFT、8×B200、TP=2 设置下 ，该设计带来了 1.42 倍的单步功夫优化和 44% 更高的 rollout throughput ，同时 eval accuracy 维持不变。
Orbit 提供了另一条蹊径：冻结低精度 base ，只训 adapter ，让训练、rollout 和部署对齐 ，并把整模同步换成 adapter 同步。这让万亿模型能够进入单节点训练区间 ，更幼模型也能在单卡或更有限的硬件上跑得更远。
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