九坤投资旗下的 至知创新研究院 此次发布的 40B Dense 模型，显然不是为了简单的“凑热闹”，而是通过架构创新来解决代码生成的深层次痛点。

1. 核心亮点：LoopCoder —— "模型内部的自我反思"

这无疑是该模型最大的看点。目前的 Chain-of-Thought (CoT) 虽然有效，但需要消耗大量的输出 Token 来“显式”地展示思考过程，推理成本高且速度慢。

LoopCoder 的机制通过内部循环巧妙地解决了这个问题，它的逻辑可以总结为：

• 双重迭代（Two-Pass Thinking）：
  • 第一遍（Drafting/Thinking）：模型快速扫描 Input，生成潜在的中间状态（Latent Input/Hidden States）。
  • 第二遍（Refining/Coding）：模型利用第一遍的“草稿”进行精细化生成。
• 混合注意力机制（Hybrid Attention）：
  • 在第二遍迭代中，模型同时使用 全局注意力（Global Attention） 回顾第一遍的所有信息，以及 局部注意力（Local Attention） 保持当前生成的因果逻辑。
  • 门控融合（Gating）：最后通过一个可学习的门控机制，动态平衡“全局思考”和“当前输出”的权重。

评价：这本质上是将 Agent 的“反思/Refinement”步骤内化到了 Transformer 的 Layer 内部。相比于让模型输出一长串 "Let's think step by step..."，LoopCoder 是在“脑子里”过了一遍，效率更高，且 40B 的参数量在 Dense 架构下配合这种机制，确实有潜力挑战更大的模型（如 Claude Sonnet 4.5）。

2. 性能定位

• 对标竞品：Claude Sonnet-4.5, GPT-5.2 等。
• 架构优势：40B Dense 架构在推理时的显存占用和计算密度通常比同等参数的 MoE 更容易预测和优化，非常适合企业级私有化部署或高并发的 API 服务。

💡 行业观察：量化基金为何频出 AI 爆款？

从 DeepSeek 到 九坤 (IQuest)，国内量化团队在 AI 领域的表现令人瞩目。这并非偶然：

1. 算力储备：量化基金本身就是“算力大户”，拥有顶级的 GPU 集群储备。
2. 极致的工程能力：量化交易对延迟和效率极其敏感，这种基因带到了大模型训练中，造就了如 LoopCoder 这样注重推理效率和架构优化的创新。
3. 人才密度：量化团队聚集了顶尖的数学和计算机人才，擅长从算法底层寻找 Alpha。

⚡ 关于小镜AI开放平台的更新

看到你们平台已经第一时间接入了 IQuest-Coder-V1，动作非常迅速！结合你提到的其他更新，这对于开发者来说确实极具吸引力：

🛡️ 强大的服务保障

• 算力护航： 与 火山引擎 (Volcano Engine)、华为云 (Huawei Cloud)、微软 Azure OpenAI 深度合作，确保服务企业级稳定、不封号。
• 学术信赖： 服务广泛应用于 中国科学技术大学、中山大学、厦门大学 以及海外的 曼彻斯特大学、新南威尔士大学 等顶尖学府。

🌐 立即接入API：https://open.xiaojingai.com/register?aff=xeu4

对于开发者的建议：
如果你正在寻找高性价比的代码生成方案，或者需要通过 API 集成最新的视频生成能力，IQuest-Coder-V1 和 Sora2 是目前非常值得测试的组合。特别是 LoopCoder 机制在解决复杂算法题或长代码重构时，可能会比传统的单次通过模型表现更稳健。