根据Twitter用户God of Prompt的消息，一款仅有700万参数的AI模型在复杂推理任务中，以45%的准确率超越了DeepSeek R1的6710亿参数（准确率为15.8%）。该模型的创新之处在于采用多轮自我修正迭代方式，通过最多16次推理与改进循环，大幅提升推理能力。与传统大模型一次性输出不同，这款小模型可在数小时内训练完成，体积仅28MB，并可在单个GPU上运行。在高难度数独测试中，该模型准确率高达87%，远超先前最佳（55%）和GPT-4（0%）。此次突破为企业带来高效、低成本且具备强大推理能力的AI解决方案，展现出巨大的商业化潜力（来源：@godofprompt）。

根据OpenAI（@OpenAI）发布的信息，gpt-oss新模型专为提升推理能力、高效性及实际应用场景的可用性而设计。官方表示，这两款模型在训练后采用了专有的harmony响应格式，确保与OpenAI Model Spec标准对齐，并强化了链式思维推理能力。这一进展为企业级、开发者及边缘计算等多元AI部署场景提供了更可靠和可扩展的解决方案，进一步推动AI落地与商业化应用。（来源：OpenAI，https://twitter.com/OpenAI/status/1952783297492472134）