听说 Mythos 太危险被封印？有人反手就给他 "重建" 并开源了。
OpenMythos，整合了公开研究和目前对 Claude Mythos 架构的主流推测。
OpenMythos 实现了一个带有 MoE 路由机制的循环深度 Transformer（Recurrent-Depth Transformer ，RDT），通过跨专家的权重共享和条件计算来实现迭代深度。
已有研究证实，这种架构仅用 1 半参数，就能获得与传统模型同等的效果。
不堆参数，堆循环
把这些碎片拼在一起的人叫 Kye Gomez，22 岁，Swarms 智能体框架创始人。
他设计的 RDT 架构有三个核心点：
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让同一组权重最多反复跑 16 遍
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每次走不同的专家路径
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推理全程在潜在空间完成。
三者合力，让一个问题 "想更多遍" 比堆参数更高效。
过去两年，AI 行业的标准打法是堆叠上百层不同的 Transformer 层，每层学到不同的东西，参数量直接爆炸。
RDT 不用上百层，只用几层，最多反复循环跑 16 遍，每一遍都基于前一轮的结果继续计算。
同一个东西跑 16 遍，那不是浪费算力吗？
RDT 的回答是不会重复，因为每次循环激活的是不同的 "专家"。
循环块内部用了混合专家层，MoE 路由器在每次循环中激活不同的专家子集。
MoE 的设计上借鉴了 DeepSeekMoE：大量细粒度路由专家，加少量始终在线的共享专家。
Gomez 把这套设计总结成一句话：
MoE 提供领域知识的广度，循环提供推理的深度。
广度和深度都有了，还需要一套稳定性机制保证循环不会跑飞。
来自 UCSD 和 Together AI 的新论文 Parcae: Scaling Laws For Stable Looped Language Models 提出 LTI 稳定循环注入让每轮不发散。
实验中用 770M 参数的 RDT 追平了 1.3B 参数的标准 Transformer。
参数量少了近一半，效果一样。
最后一块拼图是连续潜在空间推理。16 轮推理全部在 hidden state 向量中完成，不生成任何中间 token。直到最后一轮循环结束，才输出答案。
这和 Chain-of-Thought 完全不同。CoT 是 "想一步，写一步，再想一步，再写一步"，中间 token 全部暴露给人类阅读。
RDT 是 "想完 16 遍才说一句话"，推理过程完全内化。
Kye 还引用了俄亥俄州立大学的一篇论文，对循环 Transformer 架构做了两个关键实验。
第一个：系统性泛化。
训练时从没见过的知识组合，推理时循环 Transformer 照样能答对，标准 Transformer 直接失败。
这证明循环不是重复计算，是真正的" 更深层思考"。
第二个：深度外推。
训练时只教了 20 跳推理链，测试时直接给 30 跳。
循环 Transformer 的应对方式就是在推理时多加几轮循环，标准 Transformer 直接崩溃。
这些结果说明当前大模型在预训练中已经记住了大量事实，瓶颈在于知识组合。
它们无法将已知事实串联起来回答新颖问题。循环似乎免费解锁了这种组合能力。
如果这些结论成立，Scaling 的主流将从" 训练更大的模型" 转向 "让现有模型在推理时多想几遍"。
有了这些研究结果，Anthropic 的 Mythos 是否真的用了这套架构，似乎已经不重要了。
对循环 Transformer 的猜想已经吸引了来自学术界的大量目光。
更多理论和实验验证正在路上。
GitHub：
github.com/kyegomez/Op...
参考链接：
1\][x.com/KyeGomezB/s...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fx.com%2FKyeGomezB%2Fstatus%2F2045660378844024994 "https://x.com/KyeGomezB/status/2045660378844024994") \[2\][arxiv.org/abs/2604.07...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F2604.07822 "https://arxiv.org/abs/2604.07822") \[3\][arxiv.org/abs/2604.12...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F2604.12946 "https://arxiv.org/abs/2604.12946") **欢迎在评论区留下你的想法！** --- **完** ---