OpenAI 突然开源了一个“只有 0.4B 参数”的模型——
但它的 99.9% 权重都是 0。
是的，你没看错。
这个叫Circuit Sparsity的新模型，仅靠 0.1% 的活跃连接，就完成了传统稠密模型需要数十亿参数才能做的任务。
更惊人的是：
- 它的推理路径像电路图一样清晰——每一条激活通路都可追溯；
- 移除任意一个关键节点，任务立刻失效，能力与结构强绑定；
- 推理速度极快，资源消耗近乎为零，特别适合边缘设备或高并发场景。
OpenAI 说，这是他们探索“可解释 AI”的关键一步。
但作为开发者，我看到的却是另一个现实：
这种新型稀疏架构，和 GPT-5、Gemini、Claude、Mistral、GLM……完全不是一个物种。
它的 API 格式不同，token 计算逻辑不同，甚至“输入-输出”行为都更接近符号系统而非概率生成。
如果你现在想试试它？恭喜，你又要写一套全新的适配层。
而我？我只改了一行配置。
因为在Gateone.AI，Circuit Sparsity 从上线第一天起，就被纳入了统一智能路由体系：
Python
编辑
# 切换模型？只需改 model 名 response = gateone.chat.completions.create( model="openai/circuit-sparsity", # 或 "gpt-5.2", "gemini-3-deepthink", "glm-4-6v" messages=[{"role": "user", "content": "解释量子隧穿效应"}] )✅自动处理稀疏模型的特殊输入格式—— 无需研究其“电路激活协议”；
✅统一输出结构—— 无论底层是稠密、MoE、还是稀疏架构，返回格式一致；
✅A/B 测试超简单—— 对比 Circuit Sparsity 的可解释性 vs. GPT-5.2 的流畅性，数据秒出；
✅成本几乎为零—— 因其极低计算开销，调用费用趋近于免费，Gateone 自动优先调度它用于轻量任务；
✅未来兼容无忧—— 下次 OpenAI 发布“量子稀疏”或“神经符号混合体”，我们照样无缝接入。
稀疏模型不是替代大模型，而是补齐 AI 工具箱的最后一块拼图。
- 高风险决策？用 Circuit Sparsity，路径可审计；
- 实时边缘推理？用它，省电又快；
- 教学/研究？它是绝佳的“白盒 AI”范例。
但前提是——你得能轻松用上它，而不是被集成复杂度劝退。
Gateone.AI 的使命，从来不是“聚合更多模型”，
而是让每一种 AI 范式，都为你所用，而不为你所累。
无论是 675B 的 Mistral Large 3，
还是 0.4B 的 Circuit Sparsity，
在 Gateone 看来，都是你工具箱里的一把刀——
你只管选，我们负责磨好、递到你手上。
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当世界在分裂成“稠密派”和“稀疏派”，
我们选择做那个连接所有可能的人。
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