GPT-6 Astra 被猜采用循环深度，仅 200 万参数模型打平 ARC-AGI

有传闻称 OpenAI 的 Astra 模型采用循环 Transformer（Looped Transformers）架构（未证实）。研究者 Günter Klambauer 猜测 GPT-6 Astra 可能使用其团队年初提出的「循环深度」，即共享权重的 Transformer block 被反复施加多次。相关研究 SE-RRM 论文仅用 200 万参数就在 ARC-AGI 上打平更大模型；另一项缩放律研究则显示，增加循环主要提升推理能力，而非知识容量。

2026-09-04 ~ 2026-09-04 · 2 条相关

• 循环 Transformer 缩放律：加循环不涨知识，只涨推理 — bookwormengr · 2026-09-04
• 研究者猜测 GPT-6 Astra 或用循环深度,SE-RRM 论文仅 200 万参数打平 ARC-AGI — gklambauer · 2026-09-04