布拉格实验室 BottleCapAI 发三款 ThinkingCap 模型，思考 token 最高省 69%
JFPuget · x · 2026-10-27
欧洲 AI 实验室 BottleCapAI（位于布拉格）认为前沿模型普遍「过度思考」、浪费 token，其做法是基于开源模型再训练，让模型在保持准确率的前提下显著减少思考 token。上周连发三款 ThinkingCap 模型：
- NVIDIA Nemotron：思考量最多减 31%，平均减 23%，基准准确率基本持平
- Alibaba Qwen3.8-Flash-Next：思考 token 平均省 39%，准确率约损失 1 个点
- Google Gemma 4（Gemma-4-26B-A4B）：首个 Google 模型上的 ThinkingCap，思考 token 最多减 69%、平均减 38.9%，准确率仅降 0.15pp；企业版 ThinkingCap PRO 最多减 87.6%（平均 62%）
权重已发布在 Hugging Face 并提供 GGUF 格式，附带博客说明。核心价值：更少 token 花费、更低硬件需求。
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