OCC-RAG 是 Optimal Cognitive Core (OCC) 家族中专为忠实问答优化的 SLM。研究团队通过大规模合成多上下文、多跳 QA 数据（超300万样本）训练出 0.6B 和 1.7B 两个版本。模型生成结构化推理轨迹并引用原文证据。在 HotpotQA、MuSiQue、TAT-QA（多跳推理）、ConFiQA（忠实性）和 MuSiQue-Un（拒答）基准上，性能匹配或超越 2-6 倍规模的通用模型。