商汤开源9B模型，宣称性能媲美27B大模型

商汤科技于10月30日宣布开源其最新模型SenseNova Loop-9B-Preview。官方介绍称，该模型基于9B参数规模，通过引入Looped Transformer架构和循环计算机制，旨在提升小参数模型在复杂任务上的处理能力，并宣称其性能可媲美27B参数大小的模型。

在技术实现上，该模型保留了首尾各4层原始解码器模块，将中间层改造为参数共享的循环计算模块，通过多轮迭代扩展有效计算深度。此外，模型引入了mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）机制，利用多路残差连接与受约束的信息混合，以增强特征交互并维持信号传播稳定性。

据评测数据显示，在当前设置下，SenseNova Loop-9B-Preview在代码生成、办公场景及智能体任务等方向上均优于其他模型，并在WorkBuddy Bench、RaccoonPPT Bench和AutomationBench等基准测试中超过了Qwen3.5-27B。消融实验表明，采用mHC机制后，模型在GPQA Diamond和TeamBench上的得分分别提升了4.42分和13.34分，显示出在复杂推理及多步骤Agent任务中的应用潜力。

商汤表示，后续将继续探索DSA、自适应迭代次数等机制，以进一步提升模型的推理效率与任务表现。目前，该模型已在GitHub和Hugging Face平台开源。