省去中間環節；體系級的 max_think_tokens 功用，功率與可控性的精準平衡試驗。省去了繁瑣的協作洽談流程；不要法務焦慮：僅要求恪守可信 AI 護欄和出口合規 ，而是通過克勤克儉后的最優解
。再次改寫了人們對小型模型的認知 。”

一句話 ：參數巨細不再是衡量模型好壞的 KPI ，

Transformer 的「省油」補丁

為何 9B 模型能在長上下文里打平 70B？答案藏在Mamba-Transformer 混合架構里 
：

用 Mamba 狀況空間層替換 70% 的注意力層，

比照 OpenAI 的分級答應、高效化已成為明顯趨勢 。咱們見證了 scaling law 的魔法：參數 × 算力 = 功用 。Anthropic 的運用上限