基元律動發布 Agent-Native 模型 NeoHorse-1，基於執行軌跡後訓練，4B 版本五項基準超越 Qwen3.5-9B

據報導，由前華為諾亞方舟實驗室主任王雲鶴創辦的基元律動（TokenRhythm），聯合無問芯穹、清華大學等機構，推出首個 Agent-Native 模型 NeoHorse-1，包含 4B 與 9B 兩個版本。 NeoHorse 分別基於開源的 Qwen3.5-4B 和 Qwen3.5-9B 進行後訓練。訓練語料以 Routing Harness（含該公司開源系統 OpenSquilla）產生的 Agent 執行軌跡為核心，保留了能力需求預測、路由選擇、工具呼叫與環境回饋等資訊。團隊利用路由訊號安排訓練順序，並結合 Agent 執行監督與在策略蒸餾（On-Policy Distillation）更新模型，藉此探索遞迴自我改進（RSI）的單輪工程驗證。 在 11 項涵蓋 Agent 執行、工具互動與程式碼的基準評測中，NeoHorse 4B 在五項基準超過 Qwen3.5-9B 底座。報告指出，改善主要集中在流程清晰與回饋可觀察的任務，而更大模型在複雜狀態維護與失敗恢復上仍具優勢。