基元律動發布 Agent-Native 模型 NeoHorse，4B 版本綜合表現媲美 9B 基礎模型

據報導，前華為諾亞方舟實驗室主任、盤古大模型負責人王云鶴創辦的「基元律動」發布首個 Agent-Native 模型 NeoHorse-1。 該模型包含 4B 與 9B 兩個版本，由無問芯穹提供算力與 Infra 最佳化，清華大學與北京大學團隊參與演算法與訓練方法研究。NeoHorse 的核心語料結合公開資料與基元律動 Routing Harness 系統產生的 Agent 執行軌跡，包含多個模型在任務中的成功路徑與中途失敗、修復的執行紀錄。 訓練過程採用路由引導的課程學習（Routing-Guided Curriculum），依任務能力需求安排樣本順序，並結合 On-Policy Distillation 進行 Agentic Post-Training。技術報告顯示，NeoHorse-1-4B 在涵蓋 Harness Agent、工具使用、程式碼與指令遵循等 10 項評測中，宏平均得分從 58.94 提升至 64.87，綜合表現超越其基礎模型 Qwen3.5-4B，並達到或略超 9B 基礎模型的水準。 報導指出，此模型完成了面向遞迴自我改進（RSI）的單輪工程驗證，旨在讓 4B 模型穩定處理具備明確工作流的任務，以降低大型模型的呼叫成本。相關專案已於 GitHub 及 Hugging Face 上架。