谁能想到,一个只有9B参数的小模型,竟然在部分任务上超过了27B大模型!😮
商汤刚刚开源了 SenseNova-Loop-9B-Preview,采用 Looped Transformer 循环架构,不再单纯依靠堆参数提升能力,而是通过重复计算,让32层独立权重执行56次层计算,增加模型的有效计算深度。
📊 官方公布的三项评测成绩:
✅ 办公助手:66.89 vs 60.53
✅ PPT生成:70.70 vs 59.08
✅ Agent自动化:13.72 vs 10.17
三项成绩均领先 Qwen3.5-27B,尤其在办公任务和多步骤自动化方面,展现了小参数模型的潜力。
⚡ 不过,这并不代表9B全面超越27B。在部分编程终端任务中,千问仍然领先,而且循环计算也会增加推理开销。
更值得关注的是,模型能力的提升,开始出现另一条路线:不只拼参数规模,也拼计算深度和架构效率。
以上成绩来自官方评测,真实使用表现值得继续关注。
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