用量子手艺给大模子瘦身！让模子规模缩小一半仍坚持强盛性能

2026-02-26 16:46:16

大型语言模子（LLM）的“大四川锦里文化旅游有限公司”既是智慧的象征，，，，，也是落地的枷锁。。。。。。。模子规模越来越大，，，，，盘算资源、内存占用、能耗和安排本钱急剧上升，，，，，这让许多企业和开发者难以现实应用其前沿能力。。。。。。。

2 月 24 日，，，，，一家西班牙首创公司 Multiverse Computing 在 Hugging Face 平台免费开放其最新压缩模子 HyperNova 60B 2602 的完整会见权限。。。。。。。

这是这家公司已往宣布多款开源压缩模子的延续，，，，，今年 1 月份，，，，，他们开放了基于 OpenAI 开源模子 gpt-oss-120B 的 50% 压缩版本，，，，，HyperNova 60B。。。。。。。这次又在工具挪用和署理式事情流上实现显著迭代。。。。。。。他们试图用量子盘算手艺突破这一僵局，，，，，以“身量减半、性能不减”的姿态，，，，，向全球开发者展示了模子轻量化的新路径：无需巨额基础设施，，，，，即可挪用靠近前沿水平的 AI。。。。。。。

量子手艺启发模子压缩：身量减半、性能不减

Multiverse Computing 建设于 2019 年，，，，，首创理念源于首创人恩里克·利萨索（Enrique Lizaso）与量子物理学家罗曼·奥鲁斯（Román Orús）的一次 WhatsApp 谈天，，，，，他们讨论了将量子手艺应用于金融重大问题的可能性，，，，，并迅速约请营销专家阿方索·鲁比奥（Alfonso Rubio）和盘算物理学家塞缪尔·穆格尔（Samuel Mugel）加入，，，，，还获得了西班牙巴斯克地区政府的支持孵化。。。。。。。

公司最初深耕于金融领域的量子盘算软件开发，，，，，这种通过量子要领解决重大优化问题的思绪，，，，，之后也被逐步扩展到 AI 模子的“瘦身”领域。。。。。。。

现在，，，，，Multiverse Computing 已将自身界说为“量子启发 AI 模子压缩领域的向导者”。。。。。。。其专有手艺 CompactifAI 正是这一蹊径的结晶。。。。。。。

（泉源：Multiverse）

在古板压缩要领中，，，，，剪枝、蒸馏和低秩近似专注于镌汰网络中的有用神经元数目，，，，，量化的重点则放在了降低单个权重的数值精度，，，，，以在坚持神经元数目稳固的情形下减小模子尺寸。。。。。。。

CompactifAI 另辟蹊径，，，，，将量子盘算中的张量网络（Tensor Networks）数学思绪应用于神经网络剖析与重组，，，，，关注模子的关联空间，，，，，仅保存信息最富厚的焦点组件，，，，，从而实现更可控、更细腻和更可诠释的模子压缩。。。。。。。

Multiverse 的研究团队在 2024 年揭晓论文《CompactifAI：基于量子启发式张量网络的大型语言模子极致压缩》（CompactifAI: Extreme Compression of Large Language Models using Quantum-Inspired Tensor Networks，，，，，arXiv:2401.14109），，，，，首次详细叙述了 CompactifAI 的事情原理和详细手艺路径：

对模子的自注重力（Self-Attention, SA）层和多层感知机（MLP）层举行“张量化”（tensorizing），，，，，使用特定张量网络（Tensor Network）结构；；；；；；通过控制键维度（bond dimension）准确截断模子中的相关性（correlations），，，，，从而大幅镌汰参数数目和内存占用；；；；；；压缩后，，，，，通过多 GPU 漫衍式再训练（称为“healing”历程）恢复精度，，，，，确保模子在更小规模下仍保存高级推理能力。。。。。。。

测试显示，，，，，CompactifAI 最高可将模子体积镌汰 95%，，，，，精度损失仅控制在 2%~3% 以内。。。。。。。相比之下，，，，，行业标准的压缩手艺在举行 50%~60% 的压缩时，，，，，精度却泛起了 20%~30% 的大幅下降。。。。。。。

这一要领不但显著降低训练和推理时间（训练时间可缩短 50%、推理时间缩短 25%），，，，，还极大镌汰了 GPU-CPU 数据传输开销，，，，，使其特殊适合漫衍式训练场景。。。。。。。CompactifAI 可自力使用，，，，，也可与其他压缩手艺团结，，，，，进一步放大效果。。。。。。。

HyperNova 60B 2602 是基于 OpenAI 开源模子 gpt-oss-120B 的 50% 压缩版本。。。。。。。原始模子巨细约 61GB，，，，，新模子仅为 32GB，，，，，参数规模降至约 60B，，，，，同时大幅降低了内存占用和推理延迟。。。。。。。

相比 1 月份的初版 HyperNova 60B，，，，，本次更新聚焦于工具挪用（tool calling）和署理式编码（agentic coding），，，，，这些正是推理本钱较高的焦点场景。。。。。。。

公司体现，，，，，更新版在真实开发者反响基础上举行了针对性优化，，，，，相关于前版，，，，，其详细基准均有显著提升：署理工具使用能力（Tau2-Bench）提升 5 倍、署理编码与终端使用性能（Terminal Bench Hard）提升 2 倍，，，，，函数挪用（BFCL v4）能力也是原来的 1.5 倍。。。。。。。

（泉源：Multiverse）

整体而言，，，，，HyperNova 60B 2602 在工具挪用能力上已经靠近原始 120B 开源模子的水平，，，，，巨细却只有原来的一半。。。。。。。这一效果验证了压缩手艺在生产级 AI 安排中的可行性：开发者可在资源受限情形下实现前沿级署理事情流，，，，，同时无需肩负巨额基础设施开销。。。。。。。

Hugging Face 模子页面进一步提供了完整基准、手艺文档和集成指南，，，，，支持 8-bit 精度和 mxfp4 量化，，，，，适用于 vLLM 等高效推理框架。。。。。。。

欧洲主权 AI 的曙光

现在，，，，，Multiverse Computing 已在美国、加拿大及欧洲多地设立办公室，，，，，效劳包括西班牙能源巨头伊维尔德罗拉电力公司（Iberdrola）、德国工业巨头博世（Bosch）以及加拿大银行等在内的 100 余家全球企业客户。。。。。。。

Multiverse 强调，，，，，HyperNova 系列专为真实天下安排设计，，，，，笼罩企业系统、研究机构、公共部分，，，，，以及边沿装备和终端级应用。。。。。。。通过开源战略，，，，，组织可在允许大规模实验前轻松评估性能、清静性和运营适配性，，，，，只需最小化集成事情即可获得更高控制权和自力性。。。。。。。

2025 年，，，，，公司完成约 1.89 亿欧元（约合人民币）的 B 轮融资，，，，，西班牙手艺转型局（SETT）等机构加入投资。。。。。。。据相关新闻，，，，，公司正在今年 2 月推进新一轮约 5 亿欧元（约合人民币）的融资谈判，，，，，估值可能凌驾 15 亿欧元。。。。。。�？？？？？？Ｋ剂康� Multiverse 曾宣称可“在 AI 全栈提供主权解决计划”，，，，，这一增添势头或与欧洲对“非美科技替换计划”的迫切需求亲近相关。。。。。。。

近期，，，，，公司还与西班牙东北部阿拉贡地区政府告竣相助，，，，，进一步强化其在欧洲主权 AI 生态中的位置。。。。。。。

未来，，，，，这一压缩手艺将大幅降低模子使用的准入门槛，，，，，开发者不再受海量 LLM 基础设施的制约，，，，，可自由测试、迭代和安排高级 AI；；；；；；别的，，，，，尚有望引发一场本钱与能耗革命：用更低的算力、内存和功耗保存“智能”，，，，，实现更绿色、更经济的 AI。。。。。。。

最后，，，，，在 AI 竞争中已经不占优势职位的欧洲地区，，，，，压缩手艺有望支持私有云、on-premise 或边沿安排，，，，，资助欧洲及全球企业镌汰对外部巨头的依赖，，，，，包管数据清静与手艺自主。。。。。。。

正如公司 CEO Enrique Lizaso Olmos 所言，，，，，“HyperNova 60B 2602 的推出展示了压缩作为迭代刷新历程而非一次性优化的实质。。。。。。。每代压缩模子都推动高效 AI 的界线。。。。。。。”公司妄想在 2026 年一连宣布更多差别尺寸的开源压缩模子，，，，，进一步拓展从企业级到装备级的应用场景。。。。。。。

开发者现可会见以下链接免费试用：

HyperNova 60B 2602 模子页：https://huggingface.co/MultiverseComputingCAI/Hypernova-60B-2602

公司 Hugging Face 空间（含所有宣布、基准与指南）：https://huggingface.co/MultiverseComputingCAI

参考资料：

https://techcrunch.com/2026/02/24/spanish-soonicorn-multiverse-computing-releases-free-compressed-ai-model/

https://multiversecomputing.com/resources/multiverse-computing-opens-full-access-to-hypernova-60b-2602-on-hugging-face

https://arxiv.org/abs/2401.14109

运营/排版：何晨龙

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