动察Beating报告揭示，Sapient Intelligence 开源的 10 亿参数 HRM-Text 模型，正以革命性的效率展现其潜力。这款基于层级推理的预训练模型，大幅压缩了计算资源负担，算力消耗缩减了 130 至 600 倍。仅用 400 亿个结构化 token，便完成了高效预训练。官方测试揭示，搭载十方块的 8 卡 H100 服务器可在 46 小时内完成 1B 模型训练，价格前约 1,472 美元；而以节点力主的 0.6B 版本，单节点 50 小时运行，将硬件成本降至 800 美元。
其独特 brilleness 在于双时间尺度循环设计。模型内建快速（低层）与慢速（高层）Transformer 模块协同工作，通过状态相加交替迭代，实现隐性扩展计算深度。
这一突破让曾被算力门槛遮琪视而不见的模型，不再受限，重新成为成本可控的先选者。
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