打造专业模型，你的操作步骤是啥？对基础模型进行参数微调？还是通过强化学习更新模型策略？这样做的结果，是不是依然有一大堆令人头痛的问题，比如：算力太贵，没有充足的高质量标注数据，部署了多个专业模型却只适合窄业务场景……如今，这些问题都可以被一个叫做Training-Free GRPO的创意缓解。

　　前不久，腾讯优图实验室推出了一个具有业界颠覆意义的创新成果，专业领域大模型优化可以绕过传统模型参数训练方法，提升模型的表现。Training-Free GRPO的核心方法论是，通过反复积累和迭代“经验知识”来指导模型行为。这样做的好处是，不用修改模型参数，就能对类似于DeepSeek-V3.2这样的模型进行调优，让强化学习在超大规模LLM及复杂Agent系统上的训练成为可能。这意味着，这种低成本（仅需8美元）、高效率的强化学习模式，不仅打破模型、算力瓶颈，让每个开发者都能用得起、用好专业模型，还极大地推动了专业模型的创新，让模型在特定领域达到更优效果。

　　Training-Free GRPO开辟低成本强化学习新时代

　　说白了，Training-Free GRPO的工作原理是，不用对基础模型进行“大手术”，而是将优化从模型参数转移到其上下文空间，让模型从经验中学习。

　　具体操作步骤是：1、多路径探索（Rollout），模型会把每个问题生成多个不同的解答路径；2、强化学习奖励（Reward），生成的解答会获得客观评分；3、语义优势提炼（Group Advantage），模型会自我反思，比较不同解答的成功或者失败路径；4、经验库优化（Optimization），基于提炼出来的语义优势，模型自动更新经验知识库。

　　假如我是一个中小企业开发者，没有大规模模型训练和部署能力，但有强烈的业务需求。我可以在原有模型上直接输入需求，AI智能体会直接生成输出，并多次尝试解决一个问题，然后根据成功与否对每次尝试进行评分、提炼教训，AI会反思成败，撰写经验教训并更新到共享的经验库中。与传统模型调优方法相比，Training-Free GRPO方法利用的是模型多次尝试的对比优势，创造出一个经验知识库，并让这个知识库来实时指导AI。

　　对于开发者而言，使用基于Training-Free GRPO方法的大模型，只需为不同任务插入不同的经验库，而无需重新训练核心模型，这将对大模型走向专业业务场景带来了效率和成本优势。

　　长尾细分场景特别适用

　　根据公布资料来看，Training-Free GRPO特别适合长尾细分场景，尤其是那种需要频繁更新大模型应用的场景。

　　以数学推理场景为例，Training-Free GRPO可以带来令人惊艳的效果。在实验效果测试中，仅用100个训练样本，花费约8 - 18美元，就能在已经足够强大的671B模型上继续提升性能。如下图所示，无论是否采用代码工具（CI，code interpreter）帮助解题，在AIME榜单上的Mean@32指标都能实现提升。

　　值得一提的是，Training-Free GRPO不仅能够鼓励正确的推理和行动，还能教会智能体找捷径，更高效明智地使用工具，就像学生学会了更聪明的学习方法。

　　另外，在网页搜索场景中，Training-Free GRPO也能显著提升实力。开发者无需更新模型参数，即可在DeepSeek-V3.1-Terminus强悍水平之上，实现4.6%的显著提升。

　　结语

　　Training-Free GRPO实现了国内外专业模型领域的创新突破，首次将强化学习的优化空间从模型参数转移到其上下文。更重要的是，它用极致的效率，大幅降低数据和计算成本。对比市面上的专业领域大模型，其卓越的泛化能力，更好地保留了模型的核心能力以用于跨领域任务。相信，该方法论一旦被广泛推广，将快速被市场接受并普及。未来，AI智能体训练变得更实用且可负担。

　　附：

　　论文标题及链接：Training-Free Group Relative Policy Optimization

　　https://arxiv.org/pdf/2510.08191

　　项目主页：https://github.com/TencentCloudADP/youtu-agent/tree/training_free_GRPO