三星發表超微型 AI 模型，標榜性能超越 Google、中國 DeepSeek
三星電子重返人工智慧（AI）舞台焦點。該公司在論文平台 Arxiv 上公開一項突破性研究，展示自家開發的超小型 AI 模型，在推理能力測試中超越 Google「Gemini」與中國 DeepSeek 等巨頭。這款模型僅擁有 700 萬個參數，體積僅為一般大型語言模型（LLM）的萬分之一，卻展現出更高的推理準確率，成為 AI 界「小而強」的新代表。
🔹僅 700 萬參數、精準度勝大型語言模型
根據論文〈Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks（小而更強：以超小型網路進行遞迴推理）〉，由三星綜合技術研究院（SAIT）AI 實驗室的資深研究員 Alexia Jorquera Martino 主導。研究團隊提出一種全新的「超小型遞迴模型（Tiny Recursive Model, TRM）」，能透過多次自我檢討與修正，大幅減少錯誤，並提升邏輯推理表現。
與傳統 LLM 一次性輸出答案不同，TRM 會針對初始回答進行「自我審視」，最多可進行 16 次內部推理循環。模型會生成一個「隱藏推理記憶體（Hidden Reasoning Memory）」來記錄思考過程，逐步優化答案，類似人類在解題時不斷修正邏輯的過程。
🔹推理測試成績勝出 Google、DeepSeek
在 AI 推理基準測試 ARC-AGI-1 中，三星 TRM 取得 45％正確率，超越 Google「Gemini 2.5 Pro」的 37％及中國 DeepSeek R1 的 15.8％。在今年更新的 ARC-AGI-2 測試中，TRM 的表現仍以 8％正確率領先其他同級模型。
Martino 表示：「AI 的智慧不在於模型大小，而在於能否不斷重複思考、修正與進步。TRM 證明小型模型也能具備人類式的推理能力。」
TRM 僅使用兩層網路結構（Layer），但透過高頻次的遞迴推理取代了大規模參數與深層架構。相比 OpenAI 與 Google 正在嘗試的「Chain-of-Thought（思維鏈）」或「Test-time computing（測試時運算）」技術，TRM 結構更簡單、效率更高。
🔹三星重燃 AI 自主研發信心
三星近年曾以自研生成式 AI「Gauss（高斯）」引發關注，但 2025 年取消「三星開發者大會（SDC）」後，一度傳出 AI 策略轉向、內部研發停滯的疑慮。公司近期與 OpenAI 執行長 Sam Altman 多次會面，並推動 GPT 導入企業內部應用，被外界視為「開放式 AI 策略轉型」。
然而，這篇來自 SAIT 的研究論文顯示，三星並未放棄自行研發 AI，而是在 AI「低成本、高效率」推理方向上持續深耕。分析人士指出，TRM 具備應用於自駕車、機器人、行動裝置等「On-device AI（端側 AI）」的潛力，代表三星正穩健地為 AI 長期布局奠定基礎。
