Liquid AI 开源 Antidoom：22.9%→1%，推理模型再也不"鬼打墙"

TL;DR： Liquid AI 开源了 Antidoom，一个基于 Final Token Preference Optimization（FTPO）的训练方法，专治推理模型中的 doom loop——模型反复输出 "Wait, let me reconsider..." 直到上下文窗口耗尽。Qwen3.5-4B 的 doom-loop 率从 22.9% 暴跌至 1%，LFM2.5-2.6B 从 10.2% 降至 1.4%，所有 benchmark 分数随之全面提升。训练成本仅数小时，全栈开源。

22.9% 到 1%，一个 token 的差距

Qwen3.5-4B 推理模型在难题上有 22.9% 的概率陷入"doom loop"——反复输出同一段文本直到上下文窗口耗尽。Liquid AI 刚刚开源的 Antidoom 方法将这一数字打到 1%，而且只修改了一个 token。

7 月 7 日，Liquid AI 在 X 平台发布了一条 6 连帖的线程，宣布开源 Antidoom——一个基于 Final Token Preference Optimization（FTPO）的训练方法。推文在半天内斩获 1,700 个赞、201 次转发和 163K 次浏览，1,048 人收藏，随后 r/LocalLLaMA 社区火速顶上首页。

Antidoom 在 Liquid 自家早期 LFM2.5-2.6B checkpoint 上将 doom-loop 率从 10.2% 降至 1.4%，在 Qwen3.5-4B 上从 22.9% 降至 1%。更关键的是，所有 benchmark 分数全面提升——不是模型变聪明了，而是那个阻止它给出正确答案的"卡死"被移除了。

本地 AI 社区集体松了一口气

Liquid AI 推文下的评论区迅速成为开发者宣泄与期待的集合地。

Liquid AI 联合创始人 Dave Blundin 引用转发："这是一个重大突破！如果你在本地跑过小型推理模型，你一定见过 doom-loop 模式。我们张开双臂欢迎 Antidoom！"这条获 44 赞、5 次转发。

技术博主 Drew Breunig 一针见血："这对 Qwen 来说是巨大的——Qwen 小模型最大的失败模式就是在多轮对话后陷入循环。"AlphaSignal 创始人 Lior Alexander（116K 关注者）的判断上升到了行业趋势层面："今年 AI 领域最大的趋势不是更大的模型，而是系统性地消除失败模式。"此条获 32 赞、6 次转发。

意大利技术顾问 Ivan Fioravanti（39K 关注者）将 Antidoom 称为"本地 AI 的 game changer"。Liquid AI 团队成员也亲自下场——负责 post-training 的 Tim Seyde 用一句简练的 "p(doom)↓" 概括了全部，获 16 赞。

中文社区同样反响热烈。独立开发者 @0xkeenz 表示"之前跑 Qwen 系列模型时经常遇到无限循环输出，Qwen3.5 的小尺寸模型尤其明显，Liquid AI 刚开源了 Antidoom 训练方法，专治这个问题"。

为什么小模型一直在"鬼打墙"？

Doom loop 不是新问题。自推理模型普及以来，开发者一直在忍受模型在难题上"卡死"的体验。

常见的应对方式是加 repetition_penalty——在推理时动态降低已出现 token 的采样权重。但 Liquid AI 在博客中直言这是"创可贴方案"，会损害输出质量。强化学习路线理论上可以针对重复行为优化，但需要精调奖励函数和昂贵的在线 rollout，小团队难以负担。

社区对此早有怨言。Reddit r/LocalLLM 上，两个月前就有用户发帖抱怨 Gemma 4 和 Qwen 3.6 MoE 模型"在推理中螺旋自毁，直到上下文耗尽"。即便闭源旗舰也未能幸免——有用户在 Antidoom 推文下留言称 Claude Opus 4.8 也出现过同样的问题。

Liquid AI 此前已在 Antislop（ICLR 2026）中建立了一整套识别和消除语言模型重复模式的框架。Antidoom 是这条技术路线的直接延伸：它将通用的 token 级纠正方法聚焦到推理模型最痛苦的循环失效上，并在两个不同架构的模型上验证了跨模型迁移性。

因此，Antidoom 的时机意义在于：当小型推理模型正从实验室走向端侧部署和 agent 流水线的关键节点，一个训练成本仅数小时、全栈开源的对症方案出现了。

不需要教模型新知识，只需要让它别再卡住

FTPO 与传统的 DPO（Direct Preference Optimization）有四个关键区别，每一个都服务于"精准打击、最小副作用"的设计哲学。

第一，只训练序列的最后一个 token。 Antidoom 首先在专门设计用于触发循环的提示集上生成补全，检测到重复段落后，锁定第一个重复的第一个 token——对 LFM2.5-2.6B 而言，最常见的循环起点是 "the"（占 11.39%）、"So"（4.51%）、"Alternatively"（3.22%）和 "Wait"（2.56%）。FTPO 只在这个位置做偏好优化，其余分布保持不动。

第二，每个训练样本配对多个 chosen token（最多 20 个），将概率分散到一组合理替代选项上，避免用一个过训练 token 替换另一个。训练集生成约 2 小时（8×H100），训练 1-2 小时（单卡 H100），整个流程半天内跑完。

第三，KL 散度在 logit 空间计算，省略 softmax，避免对无关 token 产生梯度压力。第四，双区域正则化——被训练的 chosen/rejected token logit 可以更自由地偏离参照模型，其余词汇则被紧约束。

训练使用 LoRA（rank=128-256），一个 epoch，以 chosen_win=0.35 触发早停。停止太晚会反过来导致模型退化，甚至产生新的循环——此时可进行第二轮 Antidoom 来消除新暴露的失效点。

实际效果贯穿所有 benchmark：LFM2.5-2.6B 在 temp=0 时，GPQA 从 12.8 跳到 34.0，LiveCodeBench v6 从 15.4 跳到 24.1，6 项评估均值从 38.7 升至 46.9。这些提升完全来自循环消除——"训练没有教模型任何关于数学或代码的新知识；它只是清除了阻止模型得出已有答案的障碍。"

修 bug，比造新模型更迫切

此前，社区对 doom loop 的认知停留在"小模型就是这样的"——它被视为小型推理模型的固有缺陷，是"不够聪明"的代价。repetition_penalty 之类的推理时参数调整成了默认配置，但没有人真正去修理根本原因。

本次 Antidoom 的不同之处在于，它证明了一个反直觉的事实：模型不是不够聪明——它只是在一个 token 上卡住了。修复那个 token，模型就能给出它本来就能给出的答案。

这一发现附带了一个更重要的推论：长期以来，社区普遍认为推理模型需要较高温度（如 temp=0.6-0.8）来"探索解空间"。但 Antidoom 实验揭示，这个直觉可能被 doom loop 的干扰效应所混淆——一旦循环消除，接近贪婪的采样（低温度）反而给出最强的 benchmark 分数。这可能会改变推理模型部署中的超参数实践。

未来走向上，Antidoom 目前仅在小模型（2-4B）上验证，但其方法本身与模型规模无关。多位社区成员在评论中呼吁将 Antidoom 应用于更大的 Qwen 模型乃至 Gemini。如果跨规模迁移性成立，Antidoom 可能成为推理模型训练流水线中的标准后处理步骤——成本仅数小时，开源栈完整。

Doom loop 不是宿命，是可修复的 bug

22.9% 到 1%。这不是一个渐进优化，这是从"三分之一情况下不可用"到"几乎从不卡死"的跨越。Antidoom 用一场精准的外科手术证明：许多被默认为"能力天花板"的问题，其实只是一个可以被定位和修复的 bug。对于正在走向端侧和 agent 生产环境的开源推理模型而言，这个信号比任何一个 benchmark 分数的提升都更加重要。

本文基于公开信息撰写，仅供参考。

Sources：

（2026-07-07）
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（2026-07-07）