# 循环混合专家架构

Metis-1.6发布两个从零训练的语言模型Praxis与Logos，每个token都让同一套Mamba-2与注意力混合专家堆栈跑两遍，各用1.02T token训练。Logos在40项后训练基准上平均52.93，在17个模型中排第7，比Qwen3-4B低0.75分；但披露数据量的对比模型训练中位数为12T token，超过它的模型都至少用了28T。数学上它30个模型中排第2，AIME 2025为67.50%，代码、指令跟随与长上下文偏弱。

Metis-1.6发布两个从零训练的语言模型Praxis与Logos，每个token都让同一套Mamba-2与注意力混合专家堆栈跑两遍，各用1.02T token训练。Logos在40项后训练基准上平均52.93，在17个模型中排第7，比Qwen3-4B低0.75分；但披露数据量的对比模型训练中位数为12T token，超过它的模型都至少用了28T。数学上它30个模型中排第2，AIME 2025为67.50%，代码、指令跟随与长上下文偏弱。