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SwiReasoning
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SwiReasoning 技术提高了 LLM 的速度和准确性，用户质疑其采用
据报道，SwiReasoning 是一种大约九个月前开发的技术，它正在增强 Qwen 3.6 27b 等大型语言模型的性能。用户观察到，尽管每秒 token 数可能有所下降，但 SwiReasoning 能带来更准确的答案和显著更快的响应时间。该技术的有效性和广泛采用正受到质疑，用户想知道为什么它不更普遍。
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里约热内卢开发基于Qwen并带有SwiReasoning的模型
一款名为Rio 3.5 Open 397B的新模型已被开发出来，该模型基于Qwen 7/2架构。该模型采用了SwiReasoning，这是一个新颖的框架，它通过仅在必要时选择性地进行显式的“大声思考”过程，而在其他时候利用静默的潜在空间推理来优化代币效率。