@jinyuhou0: 在主流基准测试中，我们的30B模型与规模大20-30倍的系统（gpt-5.4-xhigh、DeepSeek-V3.2、Kimi-K2.5）匹敌，而……

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摘要

一款新的30B模型在主流基准测试中与规模大20-30倍的系统匹敌，同时相比同类30/32B智能体大语言模型，使用的推理令牌减少高达95%。这是通过一个学习型配置器实现的，该配置器决定何时以及如何进行推理。模型和代码已开放。

在主流基准测试中，我们的30B模型与规模大20-30倍的系统（gpt-5.4-xhigh、DeepSeek-V3.2、Kimi-K2.5）匹敌，同时相比同类30/32B智能体大语言模型，使用的推理令牌减少高达95%。 诀窍：不仅仅是减少推理，而是对正确的事情进行推理。学习型配置器决定何时模拟、向前推演多远，以及何时完全跳过规划。 高效推理是分配问题，而非压缩问题。 模型和代码已开放。
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缓存时间: 2026/05/24 10:27

在主流基准测试中，我们的30B模型在性能上与规模大20-30倍的系统（如gpt-5.4-xhigh、DeepSeek-V3.2、Kimi-K2.5）持平，同时比同类30/32B智能体LLM减少多达95%的推理令牌。

诀窍在于：不仅要减少推理，还要推理正确的事项。一个经过学习的配置器决定何时进行模拟、模拟多远的未来，以及何时完全跳过规划。

高效推理是一个分配问题，而非压缩问题。

模型和代码已公开可用。

Mingkai Deng (@mdeng34):
前沿大语言模型正在向高效、自适应推理收敛。Opus 4.7让模型自行决定推理深度。GPT-5.5用更少的推理令牌取得了强劲结果。我们研究了一个相关但更具结构性的问题：应该进行何种推理

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