鲸云网11月1日消息，据媒体报道，商汤科技于 10 月 30 日宣布开源商汤日日新 SenseNova Loop-9B-Preview，这是一款以循环计算扩展有效深度的 90 亿参数模型，官方称其在有限参数规模下已可媲美 270 亿参数级别模型的表现。
该模型采用 Looped Transformer 架构，思路是把中间层改造为参数共享的循环计算模块，通过多轮迭代来“拉长”有效计算深度，而非简单堆高参数总量。基座保留首尾各 4 层原始解码器模块，中间层则承担循环展开。
在循环计算的基础上，研发团队进一步引入 mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections，流形约束超连接）机制。它通过多路残差连接与受约束的信息混合，增强特征之间的交互，同时维持信号在深层网络中的稳定传播。
评测结果显示，Loop-9B-Preview 在代码生成、办公场景与智能体任务等多个方向上表现优于同档位模型，并在 WorkBuddy Bench、RaccoonPPT Bench、AutomationBench 等基准中超过 Qwen3.5-27B。
消融实验量化了 mHC 的实际收益：采用该机制后，GPQA Diamond 提升 4.42 分，TeamBench 提升 13.34 分，说明其在复杂推理与多步骤 Agent 任务上具备一定潜力。
商汤方面表示，后续还会继续探索 DSA、自适应迭代次数等机制，目标是在推理效率与任务表现之间取得更好平衡。
用架构创新换取“小参数逼近大参数”，指向的是更低的部署与推理成本。对端侧设备、本地化推理以及对延迟和算力敏感的业务场景而言，这类轻量但能力不弱的开源模型具备实际价值。
开源模型领域近一年明显转向“以小博大”：在参数总量之外，循环计算、混合专家、更高效的注意力机制等结构创新，正成为提升小模型上限的主要路径，Loop-9B-Preview 是这一思路的最新落地样本之一。
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