10月30日，商汤把 SenseNova-Loop-9B-Preview 放上了 Hugging Face，Apache-2.0 许可，可商用。官方给的说法很直接：9B 的参数，媲美 27B 的模型。
我把模型卡里那张 8 项评测图逐格看了一遍。拿它和图里的 Qwen3.5-27B 一对一比，Loop-9B 赢了 6 项，输了 2 项。输的是终端任务 Terminal Bench 2.1（40.45 比 47.19）和银行客服场景 τ³-Banking（18.56 比 19.59）。赢面最大的一项 RaccoonPPTBench，图下脚注写着是商汤内部自研的评测。
本号的判断：这个 9B 值得下载试，但别按「27B 平替」去用。它省的是显存和存储，算力并没有按 9B 算；分数全是商汤自报，偏向办公、PPT、数据分析，写代码跑终端反而是短板。
01
PART
9B 怎么当 27B 用：同一段层跑两遍
LOOP
Loop 的意思是循环。模型一共 32 层解码器，第 4 到第 27 层这 24 层共用一套权重，一次前向要跑两遍。所以存下来的是 32 层，实际算了 56 层。
模型卡写得很老实：主干约 9B 参数，「推理参数」约 14.6B。翻成大白话：硬盘和显存按 9B 付，每生成一个字的计算量更接近 14.6B 的模型。想拿它换速度，得先接受这一点。
循环部分还加了一个叫 mHC 的结构，用两条残差流来回传信息。商汤做了消融：加上 mHC 后，GPQA Diamond 提高 4.42 分，TeamBench 提高 13.34 分。技术报告目前还写着 TBD。
02
PART
8 项对比，赢在哪输在哪
SCORES
把 8 项和 Qwen3.5-27B 的分数排开看。赢的 6 项：BIRD-Dev 71.38 比 69.84，WorkBuddy Bench 66.89 比 60.53，AIDABench 58.87 比 57.19，TeamBench 48.89 比 44.44，AutomationBench 13.72 比 10.17，RaccoonPPTBench 70.70 比 59.08。
BIRD-Dev 和 AIDABench 都只领先 1.5 分左右。真正拉开的是 PPT 和自动化两项，而 PPT 那项是商汤自己出的题。模型卡首页的效果展示也全是「商汤小浣熊」做的动效、PPT 和数据分析图。这个模型是冲着办公智能体去的，看分数要把这层背景带上。
输的 2 项更值得做开发的人留意。Terminal Bench 2.1 上，Loop-9B 和 Qwen3.5-35B-A3B 都是 40.45，同图里 Nanbeige4.2-3B 拿了 49.44，是这一项的最高分。如果你主要让模型写代码、敲命令，这张图其实在劝你别急着换。
还有一点：对照组是 Qwen3.5、Qwen3.6 这一代。模型 config 里文本部分的类型就写着 qwen3_5_text。10月下旬别家开源模型卡已经拿 Qwen3.8-27B 当对照了，这次没放进来，读分数时心里要有数。
03
PART
量化、显存、能不能本机跑
VRAM
这是评论区每次都问的问题，这次答案分两半。
官方原版不轻。Hugging Face 上 8 个权重分片加起来约 37.7GB，仓库元数据显示大部分参数按 FP32 存储。官方示例用 BF16 单卡加载，按 9.66B 参数乘 2 字节估算，光权重就约 19GB，24GB 显卡是起步线。架构是自定义的，要开 trust_remote_code；vLLM 和 SGLang 都得切到还没合并的 PR 分支，官方 vLLM 示例用的是 4 卡张量并行。
社区量化跟得很快，几天内就有人放出 GGUF：Q4_K_M 约 5.6GB，Q8_0 约 9.5GB，BF16 约 17.9GB。量化者 guideboardlabs 自测，在一张 RX 5700 XT 上跑 Q4_0、4096 上下文，解码约 31.4 token/秒。
坑也写在他们的卡上：原版 llama.cpp 加载不了，必须用打过补丁的分支；这些文本 GGUF 不含视觉部分和 MTP 加速层，想看图要找另带视觉投影文件的版本。所以「8GB 卡能跑」是真的，前提是你愿意自己编译一份魔改 llama.cpp。
04
PART
现在怎么动手
CHECKLIST
如果你做办公自动化、PPT 生成、表格问答，这个 9B 值得拉下来跟手上的 27B 对一对，省下的显存可以拿去开长上下文。如果你主要写代码跑终端，先别换，同图里 3B 的 Nanbeige 在终端题上都比它高。
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先读卡：Apache-2.0，主干约 9B、推理约 14.6B，技术报告未出 -
有 24GB 卡：按官方示例 BF16 加载，记得 trust_remote_code -
只有 8–12GB 卡：用社区 Q4_K_M（约 5.6GB），配打补丁的 llama.cpp -
要看图：选带视觉投影文件的 GGUF，纯文本版不含视觉 -
拿自家 10 道真实任务对比 27B，办公题和代码题分开记分
你会为了省一半显存，换一个终端题更弱的 9B 吗？等官方量化，还是现在就编译社区版？评论区说说。
出处：商汤 SenseNova-Loop-9B-Preview 模型卡（Hugging Face，2026-10-30）、IT之家（2026-11-01）、AtomicChat / guideboardlabs GGUF 卡；分数均为商汤自报。
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