IT之家11月1日消息，商汤科技10月30日宣布开源商汤日日新SenseNova Loop-9B-Preview。
官方表示，该模型采用Looped Transformer架构，引入循环计算、扩展模型的有效计算深度，并探索更充分的信息交互机制，提升模型在复杂任务上的处理能力，在仅9B的有限参数规模下，媲美27B参数大小模型。
SenseNova Loop-9B-Preview以9B尺度模型为基座，保留首尾各4层原始解码器模块，将中间层改造为参数共享的循环计算模块，通过多轮迭代扩展有效计算深度。在此基础上，模型进一步探索循环计算中的信息传递机制，尝试引入mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections)，利用多路残差连接与受约束的信息混合，增强特征交互并维持信号传播的稳定性。
据介绍，在当前评测设置下，模型在代码生成、办公场景和智能体任务等多个方向上均优于其他模型，并在WorkBuddy Bench、RaccoonPPT Bench和AutomationBench等评测中进一步超过Qwen3.5-27B。这些结果初步展现了通过扩展有效计算深度，提升小参数模型复杂任务处理能力的潜力。
商汤进一步通过消融实验评估了mHC的实际收益。采用该机制后，模型取得明显的性能提升，其中GPQA Diamond和TeamBench分别提高了4.42分和13.34分，展现出在复杂推理任务以及多步骤Agent任务中的应用潜力。后续还将继续探索DSA、自适应迭代次数等机制，以提升模型的推理效率与任务表现。
IT之家附开源链接：
Github：https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Loop
Hugging Face：https://huggingface.co/sensenova/SenseNova-Loop-9B-Preview
