首頁深度認知發布開源AI模型，已名列前茅
深度Cogito推出革命性AI模型
在一個突破性的舉動中，位於舊金山的尖端AI研究初創公司Deep Cogito正式推出了其首款開源大型語言模型（LLMs），命名為Cogito v1。這些模型基於Meta的Llama 3.2進行微調，擁有混合推理能力，能夠快速響應或進行內省思考——這一功能類似於OpenAI的“o”系列和DeepSeek R1。
Deep Cogito希望通過促進模型內的迭代自我改進，推動AI超越傳統的人類監督限制。他們的最終目標？開發超級智能——在所有領域超越人類能力的AI。然而，該公司保證所有模型將保持開源。
Deep Cogito的首席執行官兼聯合創始人Drishan Arora此前在Google擔任高級軟件工程師，領導Google生成式搜索產品的LLM開發。他在X上自信地表示，這些模型在其規模上是表現最強的開源模型，超越了LLaMA、DeepSeek和Qwen等競爭對手。
模型陣容
初始產品包括五種基礎規模——30億、80億、140億、320億和700億參數——現已可在Hugging Face、Ollama以及通過Fireworks和Together AI的API等平台訪問。這些模型遵循Llama許可條款，允許商業使用，每月最多支持7億用戶，超過此數量需從Meta獲得付費許可。
Deep Cogito計劃在不久的將來推出更大的模型，參數可能達到6710億。
訓練方法：迭代蒸餾與放大（IDA）
Arora介紹了IDA，這是一種不同於傳統強化學習（RLHF）或教師模型蒸餾的新方法。IDA專注於分配額外的計算資源來生成更優的解決方案，隨後將這種增強的推理嵌入模型本身——形成一個旨在提升能力的持續反饋循環。這種方法類似於Google AlphaGo的自對弈策略，適應於自然語言處理。
基準測試與評估
Deep Cogito展示了對Cogito模型與開源競爭對手的全面評估結果，涵蓋一般知識、數學推理和多語言任務等領域。主要發現包括：
- Cogito 3B（標準版）： 在MMLU上超越LLaMA 3.2 3B 6.7個百分點（65.4% vs. 58.7%），在Hellaswag上領先18.8個百分點（81.1% vs. 62.3%）。
- Cogito 3B（推理模式）： 在MMLU上得分72.6%，在ARC上得分84.2%。
- Cogito 8B（標準版）： 在MMLU上達到80.5%，比LLaMA 3.1 8B高12.8個百分點。
- Cogito 8B（推理模式）： 在MMLU上得分83.1%，在ARC上得分92.0%。
- Cogito 70B（標準版）： 在MMLU上領先LLaMA 3.3 70B 6.4個百分點（91.7% vs. 85.3%），並在總體基準測試中超越LLaMA 4 Scout 109B（54.5% vs. 53.3%）。
雖然Cogito模型在推理模式下表現出色，但在數學任務中存在一些權衡。
原生工具調用
Deep Cogito還評估了其模型的原生工具調用性能，這是代理和API集成系統的關鍵方面。
- Cogito 3B： 支持四種工具調用任務，在簡單和多重工具調用中表現出色。
- Cogito 8B： 在所有工具調用類型中表現強勁，顯著超越LLaMA 3.1 8B。
未來計劃
展望未來，Deep Cogito計劃推出更大的模型，包括1090億、4000億和6710億參數的專家混合變體，同時對現有檢查點進行持續更新。該公司將IDA視為實現可擴展自我改進的可持續途徑，減少對人類或靜態教師模型的依賴。
Arora強調，現實世界的實用性和適應性是成功的終極衡量標準，並表示這僅僅是一個充滿希望的旅程的開始。Deep Cogito與Hugging Face、RunPod、Fireworks AI、Together AI和Ollama等知名實體合作，確保所有模型保持開源且可自由訪問。
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評論 (11)
0/500
![NicholasCarter]()
Wait, another LLM from a SF startup? 🙄 Llama fine-tunes are everywhere now. Hope this one actually solves something instead of just adding to the noise. 🤖
![LarryAdams]()
Wait, another open-source player topping charts overnight? 🤔 I'll admit the numbers look impressive on paper, but seeing a startup immediately "top the charts" feels a bit... marketing-heavy. Is this sustainable innovation or just great fine-tuning of existing bedrock like Llama 3.2? The field is getting crowded, and I genuinely wonder how many of these new models will actually be around in two years. Still, competition is good for us users! Excited to test it myself and see if it lives up to the hype.
![RichardGonzález]()
Interesting to see another player in the open-source AI field! I have mixed feelings—skeptical about 'revolutionary' claims from new startups, even with impressive initial benchmarks. Hope they can really deliver real-world applications beyond just chart performance. This space is getting crowded 🌱
![AlbertGonzalez]()
Deep Cogito這麼快就衝上榜單也太強了吧！看來開源模型真的越來越厲害了，不過這樣會不會讓LLM市場更競爭啊？🤔 我還是擔心小公司以後根本玩不起...
![EricMartin]()
Wow, Deep Cogito’s models are killing it! Beating the charts right out the gate is wild. Curious how they stack up against Grok in real-world tasks. 🚀
![WilliamRamirez]()
Wow, Deep Cogito’s open-source models are killing it! Fine-tuning Llama 3.2 to top the charts is no small feat. I’m curious how they’ll stack up against the big players in real-world apps. Exciting times for AI! 🚀
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- Cogito 3B（標準版）： 在MMLU上超越LLaMA 3.2 3B 6.7個百分點（65.4% vs. 58.7%），在Hellaswag上領先18.8個百分點（81.1% vs. 62.3%）。
- Cogito 3B（推理模式）： 在MMLU上得分72.6%，在ARC上得分84.2%。
- Cogito 8B（標準版）： 在MMLU上達到80.5%，比LLaMA 3.1 8B高12.8個百分點。
- Cogito 8B（推理模式）： 在MMLU上得分83.1%，在ARC上得分92.0%。
- Cogito 70B（標準版）： 在MMLU上領先LLaMA 3.3 70B 6.4個百分點（91.7% vs. 85.3%），並在總體基準測試中超越LLaMA 4 Scout 109B（54.5% vs. 53.3%）。
雖然Cogito模型在推理模式下表現出色，但在數學任務中存在一些權衡。
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Deep Cogito還評估了其模型的原生工具調用性能，這是代理和API集成系統的關鍵方面。
- Cogito 3B： 支持四種工具調用任務，在簡單和多重工具調用中表現出色。
- Cogito 8B： 在所有工具調用類型中表現強勁，顯著超越LLaMA 3.1 8B。
未來計劃
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