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最近，一款仅使用2700万参数的推理模型在性能上超越了DeepSeek和Claude，展现了类似人类的推理能力。这一突破性进展引发了关于大模型架构是否需要革新的讨论。当前的大型语言模型（LLM）主要依赖于思维链（Chain of Thought，简称CoT）技术来处理复杂任务的推理，但这种技术面临着任务分解复杂性高、数据需求量大以及响应延迟高等挑战。随着小而高效的模型展现出强大的潜力，这或许预示着未来模型设计将更注重架构创新而非单纯追求参数规模的增长。