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Gemma-4-26B 优化版发布 思维链缩减近七成
原标题：Gemma-4-26B-A4B with 39-69% less thinking at same accuracy
- Gemma-4-26B 优化版平均减少 38.9% 的思维 Token，准确率仅损失 0.15pp
- 无效循环生成率从原模型的 3.6% 降至 0.8%
- 支持 vLLM 部署，可作为原模型的即插即用替代品
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AI 聚合热点事件 · 2026/10/23
Gemma-4-26B 优化版发布 思维链缩减近七成
1 篇收录报道1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/10/23 22:43:02
全景综述与最新动态
1 家信源交叉印证第三方团队 Bottlecap AI 推出基于 Google Gemma-4-26B-A4B 的优化模型 ThinkingCap，在保持准确率仅下降 0.15% 的前提下，将平均思维链（CoT）Token 消耗降低约 39%，最高可达 69%。该模型作为即插即用替代方案，显著降低了推理成本并减少了无效循环生成，展示了通过后处理或微调优化长思维链效率的新路径。
最新动向/第三方团队 Bottlecap AI 推出基于 Google Gemma-4-26B-A4B 的优化模型 ThinkingCap，在保持准确率仅下降 0.15% 的前提下，将平均思维链（CoT）Token 消耗降低约 39%，最高可达 69%。该模型作为即插即用替代方案，显著降低了推理成本并减少了无效循环生成，展示了通过后处理或微调优化长思维链效率的新路径。
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