旧金山AI初创公司Deep Cogito（由谷歌前员工创立）近日发布四款新型开源大语言模型，均属于Cogito v2系列，参数规模从700亿—6710亿，采用混合授权模式向开发者与企业开放。该系列模型最大亮点是具备自我改进的推理能力，能通过内部反思优化思维路径，减少冗余推理步骤。

模型分为稠密型（Dense）和混合专家型（MoE）两类：稠密型70B和405B模型适合低延迟应用与有限GPU环境；MoE架构的109B和671B模型通过稀疏路由机制降低计算成本，尤其适用于高性能推理任务。其中671B MoE旗舰模型在推理任务中性能媲美顶尖开源模型，推理链长度比DeepSeek R1缩短60%，且推出8位量化版本以降低部署门槛。

这些模型采用“迭代蒸馏与放大”技术，将推理过程内化为模型权重，形成类似“直觉”的高效思维路径。在数学计算、法律推理等任务中表现突出，如快速解决火车行程问题、准确判断亲属关系等。值得关注的是，该公司总训练成本仅350万美元，远低于同类模型。该模型已在Hugging Face等平台上线，支持本地部署与API调用，为开源AI社区提供新的发展思路。