王云鹤创业后配资炒股几成仓合适，首次交卷了大模型成果。
量子位获悉，华为诺亚方舟实验室前主任、盘古大模型负责人王云鹤创办的基元律动，发布首个 Agent-Native 模型 NeoHorse。
该模型由无问芯穹提供算力支持与 Infra 优化，清华大学、北京大学团队参与算法和训练方法研究，共同探索提升 Agent 后训练的数据利用效率和训练效果。
NeoHorse-1 包含 4B 和 9B 两个版本，重点面向 Agent 工作过程中需要的一组能力，包括调用工具、读取环境反馈、发现错误、调整路径，并最终完成任务。
在覆盖 Harness Agent、工具使用、代码和指令遵循等 10 项评测中，经过 Agentic Post-Training 后，4B 模型综合表现已经达到 / 略超 9B 基础模型。
一家一直强调多模型协作的公司，为什么又开始自己训练模型？基元律动准备加入基础模型牌桌了吗？
从 NeoHorse 给出的答案看，方向并没有发生这样的变化。
这款模型更像是基元律动过去积累的多模型执行经验，第一次进入了模型参数。
帮 Agent 挑模型的公司，也开始训练模型
一直以来，分数往往成为比较模型的主要依据。
但当模型开始被放进 Agent 系统、承担完整任务后，单一分数的解释力就会下降。
一项任务中，模型不仅要给出一个看似合理的答案，还要在执行过程中持续读取环境反馈，处理错误，并根据实际进展调整后续路径；不同环节对模型能力的要求也不一样。
由此，基元律动团队形成了一个判断。
模型不归一将是 AI 产业长期存在的一种结构。
模型越多、分工越细，价格和能力差异越明显，就越需要一套系统回答几个问题——
这一步应该用哪个模型？哪些环节可以交给成本更低的模型？什么时候需要升级到推理和执行能力更强的模型？一条执行路径受阻后，应该换谁接手？多个模型能否并行给出方案，再把结果聚合起来？
王云鹤团队把这一层系统称为 Routing Harness（旗下相关开源项目 OpenSquilla 已经接入多款模型，通过统一接口，在 Agent 运行过程中进行细粒度路由、模型切换和多模型协作）。
同样，基于这一思路，基元律动似乎没有太强的理由自己训练模型。市场上已经有足够丰富的模型供给，按需调用看起来更加灵活。
随着调度系统持续运行，另一类资产开始沉淀，如"什么任务需要什么能力""模型在哪一步容易失败""什么样的修复路径有效""怎样的结果能够通过环境验证"。
这些信息一方面可以提升路由判断，另一方面也开始具备训练价值。
这有点像一家连接大量品牌与消费者的平台。交易过程中积累的需求、评价和使用反馈，可以帮助商品找到更合适的用户，也可以进一步反馈给产品研发。
平台服务市场的过程由此成为下一轮产品改进的数据来源。
NeoHorse 承担的就是把基元律动过去在 Harness 中积累的一部分执行经验，转化成模型能力。
把多模型走过的路，练进 Agent-Native 模型
NeoHorse 的数据来源值得一提。
它的核心语料是将 Routing Harness 产生的 Agent 执行信号与公开数据结合，构建面向 Agent 后训练的数据体系。
Agent 在 Harness 里完成一次任务，会留下完整的执行记录。
输入任务→ 路由器判断需要什么能力→ 选择某个模型→ 模型进行推理和工具调用→ 环境返回结果→ 模型继续执行或发生错误→ 系统切换模型或调整路径→ 任务最终完成或失败
常见问答数据往往集中在"问题"和"答案"两端。
Routing Harness 的数据中还包含另外几层信息：任务需要什么能力，系统做出了什么执行决策，以及环境最终给出了什么反馈。
比如，路由器最初判断某项任务只需要普通模型，但执行过程中连续失败，随后升级到能力更强的模型，任务才被完成。
这条轨迹包含的信息远多于一次失败。
系统可以知道，最初的能力判断可能偏低，模型在哪一步出现问题，更强模型采用了怎样的策略，哪条执行路径最终通过环境验证，以及完成任务额外消耗了多少 Token 和时间。
更重要的一点在于，基元律动观察到的并非某个模型对自身能力的判断，而是多个模型面对相似任务时留下的横向表现。
其中既有成功路径，也有中途失败、随后被其他模型接手的执行记录。
从训练角度看，失败轨迹甚至可能提供更多信息。
最终答案能够告诉模型一条可行路径，失败与修复过程则补充了另外两类知识，哪里容易出错，以及出错以后如何调整。
"学习的除了多个模型给出的结果，还有多个模型在任务环境中实际走过的路径"，这也是 NeoHorse 比较有辨识度的一点。
Agent 工作日志怎么变成模型能力？
把所有日志全部投入训练，并不会自然得到一个更强的 Agent 模型。
Agent 轨迹通常很长，其中混有系统提示、用户请求、工具参数、执行结果、重复尝试、错误信息以及大量中间输出。
有些步骤具有训练价值，有些更接近噪声。还有一些轨迹流程完整，结果本身却并不正确。
基元律动首先需要解决"哪些数据值得模型学习"这个问题。
根据技术报告，每条轨迹都会经过结构检查，确认请求、模型回复、工具调用和环境结果之间能够对应。
随后，系统会从六个维度评估执行质量，包括是否完成用户目标、是否遵守指令、工具使用是否合理、结论是否有证据支撑、发生错误后能否恢复，以及模型是否在合适的时机终止任务。
这里还涉及 Agent 训练里容易被混在一起的问题。
任务结束并不等于用户目标已经满足——模型输出"任务已经完成"只能说明执行流程停止了，无法证明交付物符合用户要求。
因此，完成状态、目标满足度、环境证据和用户反馈，需要作为不同信号分别记录。
数据完成筛选后，路由信号开始发挥另一项作用。
路由器会估计任务所需能力，并形成不同能力档位的信号。NeoHorse 在训练过程中据此安排样本顺序，先学习能力需求较低的任务，再逐渐增加更加复杂的执行轨迹，同时保留基础任务覆盖。
这一方法被称为 Routing-Guided Curriculum，也就是路由引导的课程学习。
通俗一点理解，路由信号在线上决定任务交给谁，在训练阶段还可以告诉模型，哪些任务更适合先学，哪些适合后学。
除了常规监督微调，NeoHorse 还使用了 On-Policy Distillation。
可以理解为先让学生按照自己的方式解题，再由老师针对学生实际走到的步骤给出指导。
这样一来，教师模型处理的是学生模型当前分布下会遇到的问题，而非预先准备的一套标准错误。
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经过这些环节，多模型长期执行任务积累下来的经验，开始被用于 NeoHorse 的后训练。
后训练之后，提升的是什么？
从当前技术报告给出的结果看，Agentic Post-Training 在 4B 和 9B 两个尺度上都带来了稳定提升。
其中，NeoHorse-1-4B 的综合表现（宏平均得分从 58.94 提升到 64.87）已经达到同规模 SOTA ——在所有可对比的基准上均超越其基础模型 Qwen3.5-4B，并在 4B 同规模对比模型中综合领先。
但 SOTA 并不意味着能力是均匀铺开的。
进一步拆分结果可以看到，4B 模型的提升主要集中在一类任务上。
这类任务通常拥有相对明确的工作流程，环境反馈能够被观察，成功与失败可以验证，最终交付标准也比较清楚。
比如在一个项目排期任务中，基础模型虽然找到了工作目录中的文件，却没有继续读取一封包含最新依赖约束的邮件。
结果，它按照已经过期的信息生成计划，并把文件写到了错误位置。
经过后训练的模型会继续读取新增证据，发现约束已经变化，重新计算排期、验证结果，再把交付物保存到正确位置。
二者的差异体现在 Agent 执行链条上。
一个模型大致知道任务应该怎么做，另一个模型已经能把获取证据、更新约束、执行、验证和交付串成较完整的工作流。
达到同规模 SOTA，并不意味着要让 NeoHorse-1-4B 接管所有任务。基元律动更关心怎样精细划分不同模型的能力边界。
能够由 4B 稳定完成的任务，可以减少更大规模模型的调用；能够由更强模型完成的任务，也不需要持续升级到价格最高的旗舰模型；难度继续上升以后，再交给模型池中能力更强的模型。
这里正好衔接上 Routing Harness 与自研模型之间的关系。
模型不断向外扩展可承担任务的成本区间，路由系统则根据任务难度和执行情况，把不同能力放到合适的位置。
除了 API 调用费，这套模式还有什么价值？
说到这里，基元律动几条产品线之间的关系也逐渐清晰起来。
第一层是 OpenSquilla 开源版。
通过免费、开源、本地部署和桌面产品，基元律动降低开发者使用多模型 Agent 的门槛，同时连接开发者和任务入口。
第二层是 TokenRhythm API。
其定位接近"中国版 OpenRouter "，通过统一接口提供不同模型的调用能力，承接开发者和企业的模型使用需求，同时帮助模型厂商连接更多应用场景。
企业不需要分别适配大量模型接口，就能更方便地评测、选择和切换模型。
第三层是面向企业的服务与部署能力。
金融、制造等行业对权限、稳定性、私有部署和服务保障有不同要求，也由此形成进一步的商业空间。
第四层才是 NeoHorse。
NeoHorse 首先验证了一项关键连接：Harness 执行过程中产生的有效经验，经过筛选和训练以后，确实有机会被转化成模型自身的能力。
由此，基元律动此前提出的商业飞轮第一次出现了模型层面的结果。
这一点也带来了优化推理经济账的可能。
如果 NeoHorse 后续能够稳定承接一批高频、标准相对明确的 Agent 任务，平台便多了一种可以自主调度的能力供给。
这些任务可以进一步优化推理成本、响应速度和稳定性，也让模型供给配置更加灵活。随着模型继续迭代，其可覆盖的任务范围还有进一步扩大的空间。
从这个角度看，基元律动想做的事情有点像制造体系中的工艺积累。
外部模型生态提供不同能力，Harness 负责组织执行；在执行过程中形成的经验，再进入下一轮模型改进。
从连接模型、提供服务，到把服务中产生的经验转化为模型能力，并进一步改善效率和质量，这也是基元律动在 API 聚合平台之外，多走出去的一步。
模型之外，基元律动在构建什么？
基元律动设想中的循环大致可以用几条业务线串起来：
Routing Harness 连接开发者与 Agent 任务→ TokenRhythm API 连接模型供给与调用需求→ Harness 组织执行，积累路由与任务轨迹→ 可用轨迹经过筛选，用于模型训练→ 更新后的模型返回 Harness，参与适配任务→ 改善任务体验，探索更好的响应速度与成本效率→ 持续使用、付费与经营效率的提升→ 支持下一轮服务完善和研发投入
其中一个关键变化在于，模型产生的轨迹，不再只停留在消费和调用环节，它还可能成为下一轮模型训练的来源。
Agent 完成一次任务，Harness 就多获得一次关于能力边界的观察。
某个模型失败，系统知道能力缺口可能出现在哪里；另一个模型成功接手，系统得到一条新的修复路径；用户最终接受或者拒绝结果，又提供一层外部反馈。
任务积累越多，路由判断可能越准确；路由判断更加准确以后，筛选出的训练轨迹也会更贴近实际任务；模型更适合任务以后，API 服务又有机会获得更好的成本和体验。
如果这一循环能够长期成立，基元律动与常规 API 聚合平台之间的差异，也会逐渐从路由规则和模型列表，进入训练任务设计、训练方法以及模型参数。
最后再通过产品表现呈现出来。
距离 RSI 还有多远？
以上是基元律动开始谈论 RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）的背景。
基元律动目前验证 RSI 的范围更接近一套工程闭环，可以拆成两个部分。
第一个是 RSI。
模型在 Harness 中持续执行任务，每一次路由、工具调用、失败恢复和最终结果，都会生成新的结构化记录。
这些记录经过筛选和处理以后，可以进入后续训练的数据池。训练数据因此不必全部依赖人工提前准备，也能够随着系统持续使用而增加。
第二个是 Model-RSI。
系统根据评测结果识别当前模型的能力短板，调整下一轮训练数据分布，更新模型，再把新模型放回 Harness 参与执行。
股票配资门户入口也就是说，模型从执行经验中学习，更新后的模型又通过新的任务执行，为下一轮训练产生新的反馈。
不过，以 NeoHorse 目前公开的信息，还不能把这套体系视为完整 RSI。
技术报告目前验证的是一次"执行—评估—选择—更新"闭环。信号设计、奖励设计和训练流程仍由人类设定，多代模型迭代以后能否继续稳定获得增益，也需要更多实验确认。
因此更准确的表述是，NeoHorse 这次发布完成了两层验证。
一层是商业上的，系统积累的数据，能够进入模型训练，并转化成可测量的能力提升。
另一层是技术上的，王云鹤带领创业团队完成了一次面向 RSI 方向的单轮工程验证。
模型越多，这家公司越值钱？
当然，基元律动的故事要成立，还需要跨过几道关。
第一，开源生态能否持续转化为 API 使用和收入。
第二，随着任务类型增加，系统能否持续获得足够高质量、可用于训练的 Agent 轨迹。
第三，模型能力改善以后，能否稳定转化成更好的任务体验和执行效率，并进一步体现在经营数据上。
第四，多轮模型迭代以后，能力增益还能持续多久。
这些问题都需要更长时间观察。
以及还有一个绕不开的变量—— DeepSeek、Qwen、MiniMax 等模型厂商也在向 Harness 和 Agent 产品延伸，模型与 Agent 基础设施垂直整合的趋势越来越明显。
以基元律动为例，这家公司目前拥有的差异之一是模型中立，以及跨模型执行过程中形成的横向比较数据。
但如果模型之间的能力差异足够大，跨模型调度有机会成为一门独立生意；如果头部模型逐渐覆盖更多任务，或者厂商自己把 Routing、工具调用和 Agent 框架一起打包，留给中间层的空间就会被压缩。
上游能力越来越强、越来越便宜的时候，中间这一层为什么还需要存在？
对基元律动来说，NeoHorse 至少让这个问题多了一层新的观察角度。
过去它证明自己会"用模型"，现在开始尝试证明，长期使用模型积累下来的数据，也能沉淀成自己的模型能力。
这条路如果走通，基元律动的护城河就不只在路由策略上；如果走不通，它仍然要面对所有模型中间层都会遇到的问题。
GitHub：
https://github.com/TokenRhythm/NeoHorse
抱抱脸：
https://huggingface.co/collections/TokenRhythm/neohorse-1
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