700万参数微型模型 TRM，推理能力竟胜过 Gemini2.5Pro 和 Claude3.7

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700万参数微型模型 TRM，推理能力竟胜过 Gemini2.5Pro 和 Claude3.7

AI快讯 2025-10-10 16:22 35人浏览 0人回复

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摘要

三星 SAIL 蒙特利尔实验室的研究人员近日推出了一种名为**“微型递归模型”（TRM）的新型 AI 架构。这款模型参数仅有700万个，远小于动辄数十亿参数的最小型语言模型（LLM），却在数独和 ARC-AGI 测试**等复杂的结构 ...

三星 SAIL 蒙特利尔实验室的研究人员近日推出了一种名为**“微型递归模型”（TRM）的新型 AI 架构。这款模型参数仅有 700万个，远小于动辄数十亿参数的最小型语言模型（LLM），却在数独和 ARC-AGI 测试**等复杂的结构化推理任务中，表现出惊人的效率和卓越的性能，成功超越了包括 Gemini2.5Pro 和 Claude3.7 在内的多个大型语言模型。

递归推理核心机制:紧密重复的校正循环

根据研究报告《少即是多:基于微型网络的递归推理》，TRM 在ARC-AGI-1上的准确率达到45%，在ARC-AGI-2上的准确率达到8% ，其表现优于规模更大的模型，包括 o3-mini-high（ARC-AGI-2上的准确率3.0%）、Gemini2.5Pro(4.9%)、DeepSeek R1(1.3%)和 Claude3.7(0.7%)。作者表示，TRM 仅使用不到大多数大型模型所用参数的0.01% 即可实现这一目标。Grok-4-thinking(16.0%)和 Grok-4-Heavy(29.4%)等更专业的系统仍然处于领先地位。

作者强调，TRM 仅使用了不到大多数大型模型所用参数的 0.01%，便在 ARC-AGI-1和 ARC-AGI-2上分别取得了 45% 和 8% 的准确率，优于多种更大规模的通用模型。在其他基准测试中，TRM 同样表现出色，将 Sudoku-Extreme 的准确率从55.0% 提升至 87.4%，Maze-Hard 的准确率从74.5% 提升至 85.3%。