Samsung Tiny Recursive Model: TRM od Samsunga osiąga wyniki na ARC-AGI przy 7 mln parametrów. Co to znaczy dla kosztów, prywatności i wdrożeń AI w firmach?
W artykule
Gdy branża ściga się na miliardy parametrów, zespół Samsung AI Research w Montrealu proponuje inną drogę: Tiny Recursive Model (TRM). To niewielka sieć (ok. 7 mln parametrów), która w zadaniach logiczno-abstrakcyjnych potrafi dorównać, a czasem przeskoczyć duże modele. Dla biznesu to brzmi jak obietnica: realne wnioskowanie bez kosztów chmury klasy „hiperskala”.
Samsung Tiny Recursive Model – co właściwie ogłoszono?
Samsung opisuje architekturę, w której jedna mała sieć „myśli kilka razy” nad własną odpowiedzią. Zamiast rosnąć w parametrach, model wykonuje serię poprawek — rekurencyjnych kroków — szlifując rozwiązanie do momentu, aż spełnia kryteria zadania. Efekt? ~45% skuteczności w ARC-AGI-1 i ~8% w ARC-AGI-2 przy zaledwie 7 mln parametrów, co plasuje TRM powyżej wielu dużych LLM-ów w tych testach.
Dlaczego akurat ARC-AGI?
ARC-AGI to zestaw łamigłówek, które sprawdzają płynne rozumowanie (wykrywanie wzorców, generalizacja), a nie pamięć czy statystykę słów. Innymi słowy, mniej „encyklopedia”, więcej „myślenie”. To test, na którym sporo znanych modeli ma trudność, co czyni wyniki TRM szczególnie ciekawe.
Gdzie TRM błyszczy, a gdzie ma granice?
W publikacji i omówieniach znajdziemy mocne wyniki na Sudoku-Extreme i Maze-Hard — zadaniach, które wymagają krokowego planowania i korekt. To domena, w której „myślenie wielokrotne” daje przewagę nad „wiedzą masową”. Jednocześnie autorzy i komentatorzy studzą emocje: mówimy o zadaniach symboliczno-geometrycznych. TRM nie zastąpi dużych modeli w generowaniu długich tekstów, multimodalności czy rozumieniu bogatych kontekstów użytkownika.
Co z tego ma biznes?
Po pierwsze koszty. Mały model oznacza mniejszą moc obliczeniową, niższe rachunki i szansę na pracę „bliżej danych” — na brzegu/urządzeniach. W praktyce: reguły, scoringi, kontrola jakości, proste planowanie czy analityka operacyjna mogą działać lokalnie, bez wycieczki do ciężkiej chmury. Po drugie zgodność i prywatność. Mniejsza infrastruktura bywa łatwiejsza do audytu, co w realiach AI Act i wymogów ESG jest wartością samą w sobie. Wreszcie zwinność: krótszy cykl wdrożenia i niższy próg kompetencyjny po stronie zespołów. (Kierunek potwierdzają źródła: arXiv + repo + omówienia branżowe).
Samsung Tiny Recursive Model – gdzie są zatem haczyki?
TRM punktuje na benchmarkach wnioskowania, ale nie jest „modelem do wszystkiego”. Jeśli potrzebujesz generowania długich dokumentów, analizy prawnej z kontekstem czy konwersacji wieloturnowej — duże LLM-y pozostają bezkonkurencyjne. Pamiętajmy też o metodyce: porównania między modelami bywają wrażliwe na protokół testów (liczba prób, sposób podawania zadań). Dlatego zanim włączysz TRM w procesy krytyczne, powtórz własny benchmark na danych i zadaniach, które najlepiej odzwierciedlają Twoją rzeczywistość.
Jak podejść do pilotażu (praktycznie)
Na start wybierz pojedynczy proces decyzyjny, gdzie liczy się poprawność krok po kroku, a nie piękna narracja: np. walidacja reguł biznesowych, proste przepływy RPA, kontrola jakości w danych tabelarycznych, rozwiązywanie łamigłówek operacyjnych (alokacje/slotting). Zespół data/ML uruchamia TRM z repozytorium, buduje „pętlę myślenia”(liczbę kroków rekurencji) i ustawia monitoring metryk: trafność, czas, koszt, odsetek przypadków eskalowanych do człowieka. Jeśli po 2–4 tygodniach widzisz stabilny zysk (≥10–20% jakości vs. reguły lub mały LLM), skalujesz. Kod i wskazówki znajdziesz w repo Samsunga.
Dlaczego ta historia jest większa niż jeden model
Od roku trwa dyskusja, że testy AI „parują” razem z postępem modeli. Branża szuka trudniejszych sprawdzianów rozumowania — ARC-AGI jest jednym z nielicznych, które wciąż potrafią „wyłożyć” duże modele. TRM pokazuje inną ścieżkę: zamiast pompować parametry, inwestuj w architekturę i czas myślenia w trakcie inferencji. To lekcja praktyczna dla firm: „wystarczająco dobry” mały model, dobrze osadzony w procesie, bywa lepszy niż „zbyt duży” model, który wszystko robi w chmurze.
Może Cię zainteresować również:
Sztuczna inteligencja Google nową ścieżkę walki z rakiem
„Gniazdo” – suwerenna droga Polski do klasy enterprise AI
AI Business Center: BMS vs AI: dlaczego sama automatyka budynkowa to za mało?
FAQ: Samsung Tiny Recursive Model (TRM)
Czym jest Samsung Tiny Recursive Model (TRM)?
To nowy model sztucznej inteligencji opracowany przez Samsung AI Research w Montrealu, który potrafi „myśleć kilka razy nad tą samą odpowiedzią”. Zamiast mieć miliardy parametrów, TRM ma tylko 7 milionów, ale poprawia swoje wyniki poprzez rekurencyjne wnioskowanie – czyli wielokrotne przetwarzanie tego samego problemu, by dojść do lepszego rozwiązania.
Dlaczego TRM uznaje się za przełom?
Bo pokazuje, że mniejsze modele też mogą rozumować. W testach logicznych (m.in. ARC-AGI) TRM osiągnął wyniki porównywalne z dużymi LLM-ami, które mają tysiące razy więcej parametrów. To zmienia podejście do AI — zamiast „więcej mocy”, można mieć „więcej inteligencji przy mniejszym koszcie”.
Co to jest benchmark ARC-AGI?
ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus – Artificial General Intelligence) to zestaw zadań logicznych i wzorcowych, które testują zdolność modelu do uczenia się bez podpowiedzi. W odróżnieniu od klasycznych testów językowych, ARC sprawdza rozumowanie i generalizację – czyli to, jak model radzi sobie z nowymi problemami, których wcześniej nie widział.
Jakie są zalety TRM dla biznesu?
Niższe koszty wdrożenia – działa na mniejszych serwerach lub nawet na urządzeniach brzegowych.
Szybszy czas integracji – łatwiejsze wdrożenie i mniejsze wymagania inżynieryjne.
Bezpieczeństwo danych – możliwa praca w lokalnych środowiskach, zgodnych z RODO i AI Act.
Zrównoważony rozwój – mniejszy ślad węglowy dzięki niższemu zapotrzebowaniu na energię.
Czy TRM może zastąpić duże modele, takie jak ChatGPT?
Nie. TRM jest zoptymalizowany do zadań logicznych, wnioskowania i analizy wzorców – nie do generowania długich tekstów czy rozmów kontekstowych. Można go traktować jako specjalistyczny model do myślenia krokowego, nie jako pełny system konwersacyjny.
Jak firmy mogą testować lub wykorzystać TRM?
Samsung opublikował artykuł i repozytorium z opisem TRM. Organizacje mogą:
– pobrać kod i uruchomić model testowo,
– wykorzystać go do walidacji reguł, planowania, analiz tabelarycznych,
– łączyć TRM z większymi LLM-ami (hybrydowe AI – duży model rozumie kontekst, mały weryfikuje logikę).
Czy „małe modele” to nowy kierunek w AI?
Tak. Trend Small & Smart AI rośnie – firmy, uczelnie i start-upy szukają rozwiązań bardziej oszczędnych i audytowalnych. TRM Samsunga jest jednym z pierwszych dowodów, że „efektywne wnioskowanie” nie wymaga ogromnych mocy obliczeniowych. To może zmienić rynek – zwłaszcza w Europie, gdzie rośnie presja na zgodność, przejrzystość i zrównoważony rozwój technologii.
Porozmawiaj z nami o sztucznej inteligencji
Dołącz do grupy "AI Business" na Facebooku
Polecamy e-book o AI
AI w marketingu – jak zwiększyć sprzedaż i zaangażowanie klientów?
Test Turinga: Czy AI jest już inteligentniejsze od człowieka?