基元律动(TokenRhythm)近日发布Agent原生模型NeoHorse-1.5-Flash Preview,基于Qwen3.8-Flash训练,总参数180B、激活参数6B,重点提升Agent任务执行与软件工程能力,目前开放限量内测。
对照评测显示,相较基座模型,新模型在Agents’ Last Exam上整体得分提高9.23分,在Natural Language to Repository评测上提高5.92分,物理科学任务提升超过20分,开发工具与测试、Web开发、安全认证与加密等方向亦有改善。
本次发布延续NeoHorse系列对递归自我改进(RSI)的探索,基元律动称其为该机制的“第二圈”。9月发布NeoHorse-1后,公司将上一代模型放回模型池收集执行反馈并用于后续训练,训练尺度从首轮4B、9B扩展至Flash档位。
该路径依托TokenRhythm多模型平台与开源Agent产品OpenSquilla,通过路由信号与多模型融合结果差异识别能力短板、确定训练方向。模型发布翌日,OpenSquilla同步更新,支持按任务意图选择模型档位、重做时逐级升档,并支持独立更新推荐方案,用户无需升级客户端即可预览应用。
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