2025年12月，英伟达4B小模型NVARC在ARC-AGI 2竞赛中以27.64%的成绩击败GPT-5 Pro（18.3%），登顶榜首。其单任务成本仅20美分，约为GPT-5 Pro的1/36。NVARC采用零预训练深度学习方法，规避了领域偏见和数据依赖问题，并通过大规模合成高质量数据优化模型，将昂贵计算移至离线完成。团队利用改进版ARChitects方法和LoRA微调技术，使模型快速适应全新规则的任务。尽管参数量小，但其性能在特定领域不逊色于大模型，且具备成本、速度和适配性优势。这一突破展示了小模型在特定任务中的潜力，为AI开发提供了新思路。