这两年大模型行业的默认打法是堆参数：几十亿不够就上千亿，上千亿不够就上万亿。10 月 30 日，商汤开源了一个反着来的模型——参数不堆了，改「循环」。
它叫 SenseNova-Loop-9B-Preview：32 个解码器层，总参约 90 亿。跑起来却不止 32 层——前 4 层单过，中间 24 层用同一套权重连跑两遍，再过最后 4 层出结果，官方写成一行公式 B(B(h))。一次前向，实际完成 56 层计算。
用官方给的口径说：存的是 9B，推理等效约 14.6B。深度不是靠复制权重堆出来的，是靠重复执行算出来的。
光循环还不够，配套还有两个设计。一是混合注意力：每 4 层一组，3 层线性配 1 层全注意力，让 26 万 token 的长上下文成本可控；二是 mHC 超连接：双残差流加 Sinkhorn 归一化，防止跑两遍后信号串味——官方消融显示，GPQA Diamond 提升 4.42 分。
成绩怎么说？商汤自测 8 项、对比 Qwen3.5-27B：6 项领先——数据库查询 71.4 对 69.8、办公自动化 66.9 对 60.5；2 项落后——终端操作 40.5 对 47.2。
对开发者的意义有三层：权重 9B 显存门槛低，单机 8 卡可微调，Apache 2.0 可商用；主场景是长文档、表格问答、办公自动化；更重要的是路线验证——参数不够时，「有效深度」是第二个变量。
但冷水也得泼足。第一，「对标 27B」全部是自测，第三方还没复现，社区已经在问为什么对比对象不是更新的 Qwen3.8；第二，中间 24 层要跑两遍，算力预算要按 14.6B 估，别被 9B 骗了——它省的是显存，不是电；第三，这还是 Preview 版，技术报告标着「待定」，生产环境先观望。
一句话总结：当所有人都往参数上叠筹码时，把同一副牌打两遍，也是一种赢法。
（注：架构与自测数据来自商汤官方模型卡及 GitHub README（2026-10-30）；基准对比以官方口径为准，以第三方复现与正式版为准。）