一个模型超了DeepSeek R1、V3, 参数671B, 成本不到350万美元
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机器之心编辑部
Deep Cogito，一家鲜为人知的 AI 初创公司，总部位于旧金山，由前谷歌员工创立，如今开源的四款混合推理模型，受到大家广泛关注。
2 款中型 ——700 亿参数稠密模型、1090 亿 MoE 模型；
2 款大型 ——4050 亿参数稠密模型、6710 亿 MoE 模型。
每个模型都可以直接作答（标准 LLM 模式），也可以在作答前进行自我反思（类似推理模型）。
其中，最大规模的 671B MoE 模型是目前全球最强大的开源模型之一，其性能与最新的 DeepSeek v3 和 DeepSeek R1 模型相当甚至超越，且接近 o3 和 Claude 4 Opus 等闭源前沿模型。
Deep Cogito 的核心方法是迭代蒸馏与增强（Iterated Distillation and Amplification，简称 IDA），它不依赖手工设计的提示词或静态教师模型，而是利用模型自身不断演化的洞察力来引导训练。
这一过程不是通过延长推理时间来提升性能，而是让模型通过迭代式策略改进内化推理过程。
这是一个全新的扩展范式，使模型逐渐形成更强的直觉，并成为 AI 自我提升（AI 系统自我改进）概念的有力验证。
由于 Cogito 模型在搜索过程中对推理路径有更好的直觉，其推理链比 DeepSeek R1 缩短了 60%。
与普遍认为技术创新需要大量基础设施投入的观点相反，这种方法效率极高 —— Cogito 系列模型（总共 8 个，本文是其中的 4 个）的训练总成本不足 350 万美元，其中已包含合成与人工数据生成、超过一千次训练实验的所有成本。
现在，用户可以在 Huggingface 上下载模型，或者直接通过 Together AI、Baseten 或 RunPod 上的 API 使用它们，或者使用 Unsloth 在本地运行它们。
Huggingface 地址：https://huggingface.co/collections/deepcogito/cogito-v2-preview-6886b5450b897ea2a2389a6b
说到 Deep Cogito，可能许多 AI 从业者近期才刚刚开始接触这家公司，Deep Cogito 实际上已经默默耕耘了一年多的时间。
它于 2025 年 4 月正式走出隐身状态，并发布了一系列基于 Meta 的 Llama 3.2 训练的开源模型。那些早期发布的模型就已展现出颇具前景的表现。
当时最小的 Cogito v1 模型（3B 和 8B）在多个评测基准上都超越了同尺寸的 Llama 3 模型，有时差距甚至相当明显。
Deep Cogito 的联合创始人兼 CEO Drishan Arora，此前是谷歌大语言模型核心工程师。他将公司的长期目标描述为：构建能够像 AlphaGo 那样通过每次迭代不断进行推理和自我提升的模型。
方法介绍
该研究最主要的目标是：将推理步骤蒸馏回模型的参数中，也就是把推理时的搜索过程转化为模型的直觉，融入其内在能力中。
今年早些时候，Cogito v1 模型上线，该模型当时就使用了「迭代蒸馏与增强 」技术。
今天发布的 Cogito v2 模型在这一研究路径上进一步拓展到了更大规模的系统上，并将重点放在 IDA 的另一个关键部分上 —— 通过蒸馏实现自我改进。
在多个特定领域（如国际象棋、围棋和扑克），AI 通过两步循环（two-step loop）实现了超人类表现：
推理时计算：通过消耗算力来搜索解决方案；
策略迭代优化：将搜索发现的知识蒸馏到模型参数中，使得下次搜索更容易。
在这一模式下，AlphaGo 是典型代表，LLM 可视为同类系统，其推理时间计算虽比游戏系统更非结构化（通过生成答案前的「思考过程」实现），但要完成智能迭代提升的闭环，同样需要关键的第二步骤 —— 策略迭代优化。
也就是说，需要将推理过程蒸馏回模型参数中，使模型拥有更强的智能先验。这意味着应当能够以某种方式利用推理阶段的思考过程，使模型本身变得更有能力或更聪明。模型应该能够直接预测出推理的结果（而不是真的执行整个推理过程），并预判自身推理可能产生的结果。
尽管近期的 LLM 在推理方面取得了一些进展，但这些进展大多是依赖于延长推理链条，而不是增强模型本身的智能先验。因此，LLM 性能的提升主要依赖于给模型更大的思考预算（即更多的推理 token），也就是多试几种可能，而非模型对哪条搜索路径更合适有真正的直觉。同样地，LLM 在非思考模式下的改进，也主要依赖于加入回溯等启发式策略，其本质上与穷举更多路径没有本质区别。
提升模型本身的智能是一个更加困难的根本性问题，尤其是面对语言模型中那种非结构化的推理路径。要解决这个问题，需要在迭代式策略改进方面取得技术性突破。Cogito v2 就是该研究在这个方向上迈出的下一步。
该研究相信，在迭代式策略改进方向上持续研究，将有望实现远超单纯增加推理 token 所能带来的模型能力跃升。
评估
团队公布了一些标准基准测试的评估结果，但特别强调，这些公开基准测试固然有其参考价值，但它们的结果与团队的内部评估时常存在差异。
在他们的内部评估中，Cogito 模型的表现持续优于大多数开源模型。因此他们相信，自家模型在应对真实世界的应用和评估时会表现出色。
此外，像 o3 和 Claude 4 Opus 这类前沿的闭源模型，它们的实力也早已超越了这些基准测试所能衡量的范畴。
报告中还提到了一个有趣的「涌现能力」。尽管 Cogito v2 的训练数据完全是文本，但由于其基座模型具备多模态能力，它似乎通过纯粹的迁移学习，学会了对图像进行复杂的逻辑推理。
在一个示例中，模型在被要求对比两张风马牛不相及的图片（一张鸭子和一头狮子）时，其内部的「思考」过程清晰地展示了它如何分析图像的构图、色彩、主体、环境乃至情感氛围，并最终给出了条理清晰的对比。
这种未经专门训练而自发产生的能力，为研究 AI 的泛化与学习机制提供了新的有趣视角。不过团队尚未通过视觉基准测试评估此功能。
基准测试结果
70B Dense
109B MoE
405B Dense
671B MoE（非推理）
671B MoE（推理）
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结语
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天承科技：旗下高端湿电子化学品项目在珠海开工来源：上海证券报·中国证券网上证报中国证券网讯（记者孔令仪）9月17日，天承科技旗下广东天承化学有限公司在珠海举行高端湿电子化学品项目开工仪式。公司供图据介绍，本次项目选址珠海经济开发区，投资建设高端专用电子化学品研发与生产一体化基地，占地约38.2亩
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