Samsungの超小型AI「TRM」、再帰で巨大LLMを超える

韓国Samsung AI研究所の研究者が、新たな超小型AIモデル「TRM（Tiny Recursion Model）」を発表しました。わずか700万パラメーターのこのモデルは、特定の推論ベンチマークにおいて、OpenAIのo3-miniやGoogleのGemini 2.5 Proなど、1万倍以上巨大なLLMの性能を凌駕しています。AI開発における「スケールこそ全て」という従来のパラダイムに対し、低コストで高性能を実現する新たな道筋を示す画期的な成果です。

TRMの最大の特徴は、階層構造を持つ複雑なネットワークを排除し、単一の2層モデルを採用した点です。このモデルは、入力された質問と初期回答に対し、推論ステップを繰り返して自身の予測を再帰的に洗練させます。この反復的な自己修正プロセスにより、深いアーキテクチャをシミュレートし、巨大モデルに匹敵する推論能力を獲得しています。

TRMは、構造化され、視覚的なグリッドベースの問題に特化して設計されました。特にSudoku-Extremeで87.4%の精度を達成し、従来モデル（HRM）の55%から大幅に向上。また、人間の推論は容易だがAIには難解とされるARC-AGIベンチマークでも、数百万倍のパラメーターを持つ最上位LLMに匹敵する結果を出しています。

開発者は、高額なGPU投資と電力消費を伴う巨大な基盤モデルへの依存は「罠」だと指摘します。TRMの成功は、複雑性を減らすことで逆に汎化性能が向上するという「Less is More（少ない方が豊か）」の設計思想を裏付けました。この成果は、大規模な計算資源を持たない企業や研究者でも、高性能AIを開発できる可能性を示唆します。

TRMのコードは、商用利用も可能なMITライセンスのもとGitHubでオープンソース公開されています。これにより、企業は特定の推論タスク解決のために、巨大LLMのAPIを利用するのではなく、自社のサーバーで低コストの専用モデルを構築・運用できます。今後は、再帰的推論のスケーリング則や、生成タスクへの応用が焦点となる見込みです。