模型發布
NVIDIA 在 Hugging Face 釋出 4B 循環潛在遞迴模型 Dory1.0，支援 256K 上下文且可商用
Reddit r/LocalLLaMA單一來源
核實資料不足
目前依單一來源整理，這是來源數量描述，不是對消息真假的判定。
本次未取得足夠原文證據
據 Reddit r/LocalLLaMA 轉貼的 Hugging Face 模型卡顯示，NVIDIA 釋出 NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16，參數量 4B，權重精度為 BF16。模型採用循環（latent-recurrent）的 normalized-GPT 架構，交錯使用滑動視窗注意力（SWA）與全注意力層，並反覆套用一組共享區塊，讓每個 token 可花費更多運算量。最長支援 256K token 的上下文。模型卡列出支援語言僅為英文，定位為小體積下的通用推理，授權為 OpenMDW License Agreement 1.1，並標明可商用與非商用使用。模型卡列出的發布日期為 2026 年 10 月 16 日。目前僅見單一社群來源，尚無獨立媒體或官方公告佐證，也未見第三方評測數據。
讀原始報導背景
循環式（looped）Transformer 會重複套用同一組共享層，以增加每個 token 的運算量。arXiv 的研究指出，把一個 k 層模型循環 L 次，在加法、多跳歸納與數學等合成推理任務上，表現接近 kL 層的非循環模型。滑動視窗注意力（SWA）則把注意力限制在固定長度的視窗內，用來處理原本計算量隨序列長度平方成長的問題。