UkisAI 发布 Swift 高效推理模型家族:思考 token 减少 63.4%,速度提升 1.8 倍

Secure_Recording_472 · reddit · 2026-09-25

小型团队 UkisAI 推出基于 Qwen 的 Swift 高效推理 LLM 家族，通过惩罚病态过度思考的 token 并用 GSPO 强化学习和 on-policy distillation（OPD）恢复精度。前作 Swift Qwen 3.8 27B 13 天下载超 35 万次。

本次发布：

• Swift1.5 27B：思考 token 减少 58.5%，平均分数高出基线 0.35%，在 Terminal Bench 2.1 上因不陷入“过度思考错误循环”而优于基线
• Swift Flash Next：思考 token 减少 63.4%，提速 1.8 倍，xhigh 下分数仅 -0.2%
• Swift Bonsai 2（实验性）：token 减少 39.8%，分数 +0.19%

基准测试跑 5 次取平均，覆盖 GPQA、AIME26、LiveCodeBench、ERQA、Terminal Bench 2.1。提供 GGUF/NVFP4/MLX/W4A16 量化、Research API 和 HF Spaces；9B 版本即将发布。作者还提到 Terminal Bench 分数偏低是因 Swift 不放弃任务而继续执行，token 用量对比后仍在 -38.7% 左右。

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