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闭式权重手术：把 Qwen 3.5 的 4B 能力移植进 0.8B
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AI 综述
2026 年 10 月 6 日 16:15，AGI Hunt 报道了一种被称为“闭式权重手术”的方法：作者在少量校准 prompt 上提取层间隐状态轨迹，据此直接求解学生模型中 SwiGLU MLP 块的权重更新，从而把 Qwen 3.5 的 4B 模型能力移植到 0.8B 模型上。报道称，这一做法跳过了标准蒸馏流程，而标准蒸馏通常耗时数周、需要数十亿 token；当时报道只介绍了方法思路与目标模型，未披露校准样本数量、评测结果或代码等细节。同日 17:41，AGI Hunt 的后续报道补充了更多技术细节与评测数据：更新改用 SVD delta 闭式求解学生模型 SwiGLU MLP 的权重更新，全程零反向传播；并称移植后的 0.8B 模型在 ARC-Challenge 上达到 42.15%，跑赢 2B 模型。早先报道称尚未有评测结果，后续报道则给出了具体基准分数。目前仍未见第三方复现或代码发布信息。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- AGI Hunt闭式权重手术：0.8B 模型 ARC-Challenge 达 42.15%，跑赢 2B 模型
研究者提出"闭式权重手术"，仅用少量校准 prompt 提取教师模型层间隐状态轨迹，以 SVD delta 闭式求解学生模型 SwiGLU MLP 权重更新，全程零反向传播，把 4B 能力移植进 0.8B 模型。
- AGI Hunt闭式权重手术：少量校准样本把 Qwen 3.5 的 4B 能力移植进 0.8B 模型
作者提出闭式权重手术，在少量校准 prompt 上提取层间隐状态轨迹，直接求解学生模型 SwiGLU MLP 块的权重更新，把 Qwen 3.5 的 4B 能力移植到 0.8B，跳过耗时数周、需数十亿 token 的标准蒸馏。
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