认识 Cogito v2 预览版：自我进化的下一代大模型

本文由 DeepCogito 团队发布，完整介绍其全新开源的 Cogito v2 系列模型。这些模型通过创新的“自我改进”机制，显著提升了核心推理能力，同时保持惊人的训练效率。

一、核心要点速览

以下是本次发布的精华总结：

特性 说明
开源模型 4款混合推理模型（2款中型，2款大型）全部开放授权
模型规模 70B密集参数、109B混合专家(MoE)、405B密集参数、671B混合专家(MoE)
技术突破 通过“迭代蒸馏与放大”(IDA)实现模型自主改进
推理效率 比 DeepSeek R1 缩短60%的推理链，响应更快
训练成本 所有模型总训练成本<$350万美元（含数据生成与实验）
性能定位 671B MoE 模型达到世界顶级开源模型水平，接近闭源前沿模型

二、模型获取方式

可直接通过以下渠道体验：

1. 下载地址:  
   [Hugging Face 模型库](https://huggingface.co/collections/deepcogito/cogito-v2-preview-6886b5450b897ea2a2389a6b)
   
2. 在线体验:  
   - [Together AI API](https://api.together.xyz/playground/deepcogito/cogito-v2-preview-deepseek-671b)  
   - [Baseten 平台](https://www.baseten.co/library/cogito-v2-671b/)  
   - [RunPod 控制台](https://console.runpod.io/hub)  

3. 本地运行:  
   使用 [Unsloth 工具](https://docs.unsloth.ai/basics/tutorials-how-to-fine-tune-and-run-llms/cogito-v2-how-to-run-locally) 快速部署

三、为什么Cogito v2是技术突破？

3.1 从“搜索答案”到“预判答案”

传统大模型通过延长推理链条提升效果（类似“反复验算”），而Cogito v2通过 迭代蒸馏与放大（IDA） 实现：

  • 推理内化：将复杂推理过程转化为模型直觉
  • 自我进化：通过参数蒸馏实现自主能力升级
  • 效率跃升：671B模型推理链比DeepSeek R1缩短60%

类比说明：
就像新手棋手需要反复计算每一步（传统模型），而大师凭直觉就能预判棋局走向（Cogito模型）

3.2 突破性训练范式

graph LR
A[初始模型] --> B(推理搜索解决方案)
B --> C[记录成功路径]
C --> D[蒸馏至模型参数]
D --> E[升级版模型]
E --> B

这种闭环训练使模型获得两大能力：

  1. 精准直觉：预判最佳推理路径
  2. 持续进化：每次迭代提升基础智能

四、四大模型详解

4.1 模型规格对照表

模型类型 参数规模 核心能力 性能对标
70B 密集 700亿 增强非推理模式直觉 接近同规模顶级模型
109B MoE 1090亿 混合专家优化推理 超越同规模Llama类模型
405B 密集 4050亿 强化参数推理 接近前沿闭源模型
671B MoE 6710亿 双模式增强（推理+非推理） 持平DeepSeek最新版

4.2 旗舰型号：671B MoE

突破性表现：

  • 推理模式下超越DeepSeek R1，持平0528版本
  • 非推理模式下超越DeepSeek v3，持平0324版本
  • 综合能力接近闭源模型o3和Claude 4 Opus

性能可视化：
Cogito 671B MoE非推理模式性能
▲ 非推理模式基准测试

Cogito 671B MoE推理模式性能
▲ 推理模式基准测试

五、技术原理：超级智能的构建路径

5.1 从AlphaGo到LLM的进化

如同AlphaGo通过蒙特卡洛树搜索(MCTS)迭代升级策略网络，Cogito v2实现：

  1. 推理时搜索：模型生成解决方案
  2. 策略迭代：将成功路径蒸馏回参数
  3. 直觉强化：新模型具备更强先验知识

5.2 突破传统局限

传统LLM的瓶颈：  
- 依赖延长推理链（“蛮力搜索”）  
- 添加回溯等启发式技巧  

Cogito v2的解法：  
1. 监督推理过程本身（非仅最终结果）  
2. 抑制无效思维发散  
3. 建立精准路径预判

六、实战案例：跨模态推理能力

尽管未使用多模态数据训练，模型展现出惊人的视觉推理能力：

输入示例：
动物对比图
▲ 对比鸭子和狮子的图像

模型推理过程：

<think>
1. 分析鸭子图像：水上绿头鸭、倒影、蓝色水面  
2. 分析狮子图像：草原雄狮、金色草丛、直视镜头  
3. 提取共性：自然栖息地、雄性特征、主体突出  
4. 区分差异：水生vs陆生、体型大小、动态vs静态  
...
</think>

结构化输出：

| 对比维度   | 鸭子图像                | 狮子图像                |
|------------|-------------------------|-------------------------|
| 环境       | 水生（蓝色水面）        | 陆生（金色草原）        |
| 色彩       | 鲜艳（绿/黄/棕）        | 大地色系（棕/黑/金）    |
| 动态       | 游泳产生涟漪            | 静态坐姿                |
| 构图       | 水面倒影对称            | 开阔草原包围            |
| 情绪传达   | 宁静平和                | 威严力量                |

此能力完全通过文本训练迁移获得，为多模态推理提供新思路

七、性能基准测试

7.1 70B密集模型

Cogito 70B性能

7.2 109B MoE模型

Cogito 109B性能

7.3 405B密集模型

Cogito 405B性能

八、常见疑问解答（FAQ）

Q1：MoE模型是什么？

A：混合专家系统(Mixture of Experts)，让不同子模块处理特定任务。例如109B MoE模型实际激活参数约240亿，大幅提升推理效率。

Q2：普通用户如何使用这些模型？

A：三种推荐方式：

  1. 通过TogetherAI/Baseten在线体验
  2. 用RunPod部署云实例
  3. 通过Unsloth本地运行

Q3：和DeepSeek模型相比优势在哪？

A：核心是通过IDA实现：

  • 671B模型推理链缩短60%
  • 相同性能下计算成本更低
  • 具备自主进化能力框架

Q4：训练成本为什么这么低？

A：IDA范式的高效性体现在：

  • 避免无效搜索路径
  • 精准蒸馏关键经验
  • 8款模型总成本<$350万（含3B到671B全系列）

九、未来规划

  1. 规模化迭代：在现有基础上增加算力投入
  2. 持续开源：所有进阶模型保持开放授权
  3. 技术深化：探索跨模态自主推理训练
  4. 社区共建：通过Hugging Face等平台开放协作

“构建超级智能本质是可解的机器学习问题”
—— DeepCogito 核心研究宣言