NeoHorse-1 今日发布

NeoHorse-1 是北京基元律动科技有限公司（TokenRhythm）联合无问芯穹、清华大学、北京大学、阿里巴巴等机构于2026年9月8日正式发布的首个 Agent-Native（智能体原生）大语言模型，包含 4B（40亿参数）和 9B（90亿参数）两个版本。该模型定位为「智能体场景专用模型」，核心突破在于将 Agent 使用工具、接收反馈和修正错误的执行经验系统性地转化为模型自身能力，而非仅作为外部调度工具。

核心功能

NeoHorse-1 的核心功能围绕「让模型真正学会像 Agent 那样工作」展开，主要包括以下五类能力：

一、工具调用（Tool Use）

NeoHorse-1 在工具调用任务上经过专项后训练，能够根据任务需求自主判断调用何种工具、传入什么参数、读取何种环境反馈。在覆盖 Harness Agent、工具使用、代码和指令遵循等 10 项基准评测中，4B 版本综合表现已达到或略超 9B 基础模型（Qwen3.5-9B）水平，5 项基准超过 Qwen3.5-9B 底座模型。

二、路由决策（Routing Decision）

模型内置路由判断能力，可对任务复杂度进行预估，动态选择最优处理路径。这一能力来自基元律动自研 OpenSquilla 路由系统在真实 Agent 任务中积累的轨迹数据，经课程学习后内化为模型直觉。

三、长程推理与错误恢复

9B 版本在复杂状态维护、长程调试和失败恢复场景中保持明显优势，支持最多 1,010,000 Token 的上下文长度，可处理超长任务链与多轮交互场景。

四、代码生成与指令遵循

基于 Qwen3.5 底座模型，NeoHorse-1 继承并强化了代码生成和复杂指令理解能力，可完成从代码补全、调试到需求拆解的全流程任务。

五、自适应学习（RSI 原型验证）

NeoHorse-1 代表了基元律动向「递归自我改进（RSI）」方向迈出的第一步闭环验证：通过 Routing Harness 产生真实 Agent 执行轨迹，将轨迹中的能力需求信号用于指导后续训练，形成「执行→评估→选择→更新」的 prototype loop。

特色优势

参数效率突出：4B 版本在多项基准上对标甚至超越 9B 基础模型，以更低参数量实现相近性能，降低了本地部署的硬件门槛（8.4GB VRAM 即可运行）。

训练数据质量高：训练语料以 Routing Harness 产生的真实 Agent 执行轨迹为主，包含能力需求预测、路由选择、模型响应、工具调用和环境反馈，经完整性检查、质量评估、六维语义评估和子场景级标注后用于后训练。

开源可商用的 Apache 2.0 许可证：两个版本均以 Apache 2.0 许可证开源，GGUF 量化版本同步发布，降低了个人开发者和中小企业的使用成本。

多平台支持：提供 Hugging Face、ModelScope（魔搭）、GitHub 全平台模型下载，支持 SGLang 和 vLLM 部署，并提供 OpenAI-Compatible API 接口。

应用场景

一、开发者工具与自动化脚本

开发者可利用 NeoHorse-1 构建代码生成、自动化测试、文档编写等 Agent 工具，处理从单文件到多文件项目的复杂编码任务。

二、企业级智能路由系统

基元律动自身平台 OpenSquilla 已将 NeoHorse-1 集成至模型池，配合 Routing Harness 实现「任务→最优模型→执行→反馈→迭代」的全链路自动化。

三、端侧轻量化 AI 助手

4B 版本对硬件要求低，可在消费级 GPU 上本地运行，适合构建隐私敏感型企业或个人的私有化 AI 助手。

四、AI 研究与模型对比

研究机构可基于 NeoHorse-1 的开源特性，在 Routing Harness 框架下开展 Agent 后训练、多模型协作和 RSI 方向的学术研究。

适用人群

• AI 应用开发者：需要高性能工具调用模型的开发者，可直接通过 OpenAI 接口调用 NeoHorse-1。
• 企业 AI 团队：希望在自有模型池中引入专用 Agent 模型，提升多模型协作效率的企业用户。
• 学术研究者：从事 Agent 后训练、Routing 学习、RSI 研究的高校和科研机构。
• 独立开发者和极客：希望本地运行 4B 级别模型、构建个人 AI 助手的用户群体。

出品方

基元律动（TokenRhythm）是北京基元律动科技有限公司旗下 AI 基础设施品牌，核心团队来自华为诺亚方舟实验室（盘古大模型团队），创始人兼 CEO 王云鹤曾任华为诺亚方舟实验室主任、盘古大模型负责人；CTO 韩凯为前华为诺亚方舟实验室首席研究员。公司已获弘晖基金、聚合资本、尚势资本等知名机构投资，累计融资额达数千万美元。

更新动态

• 2026年9月10日：技术报告正式在 arXiv 发布（arXiv:2609.08183），详细披露 Routing Harness 设计、Agentic Post-Training 方法和 10 项基准评测结果。
• 2026年9月9日：GGUF 量化版本（含 BF16/8-bit/5-bit/4-bit）在 Hugging Face 上线，降低本地推理显存需求。
• 2026年9月8日：NeoHorse-1 4B 和 9B 正式开源发布，同步上线 ModelScope 和 GitHub。

官网链接

• 官网（TokenRhythm 平台）：https://tokenrhythm.studio
• Hugging Face 下载：https://huggingface.co/TokenRhythm/NeoHorse-1-4B
• ModelScope 下载：https://www.modelscope.cn/models/TokenRhythm/NeoHorse-1-9B
• GitHub 项目：https://github.com/TokenRhythm/NeoHorse
• 技术报告：https://arxiv.org/abs/2609.08183