Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis ​​latentes desenvolvido pelo laboratório Tom Goldstein da Universidade de Maryland, College Park. O modelo possui 3,5 bilhões de parâmetros e foi treinado com 800 bilhões de tokens, apresentando excelente desempenho em raciocínio e geração de código. Sua característica principal é a capacidade de ajustar dinamicamente a quantidade de computação em tempo de teste por meio de uma estrutura de profundidade recorrente, podendo aumentar ou diminuir as etapas de cálculo de acordo com as necessidades da tarefa, otimizando assim o uso de recursos sem comprometer o desempenho. O modelo é lançado em uma plataforma de código aberto Hugging Face, permitindo o compartilhamento e colaboração da comunidade, e os usuários podem baixá-lo, usá-lo e desenvolvê-lo livremente. Sua natureza de código aberto e arquitetura flexível o tornam uma ferramenta importante em pesquisa e desenvolvimento, especialmente em cenários com recursos limitados ou que exigem raciocínio de alto desempenho.