近日，人工智能领域迎来一项重要突破——由基元律动牵头，联合无问芯穹、清华大学、北京大学以及阿里巴巴（BABA.US）等顶尖机构共同研发的Agent-Native模型NeoHorse-1正式发布。该模型包含40亿参数（4B）和90亿参数（9B）两个版本，旨在通过将智能体（Agent）在工具使用、反馈接收及错误修正过程中积累的经验转化为模型内在能力，推动大模型技术向更高效、更自主的方向演进。
基元律动作为此次研发的核心主导方，其创始人王云鹤曾担任华为诺亚方舟实验室主任及盘古大模型负责人，在人工智能领域拥有深厚的技术积淀。公司此前已推出开源Routing Harness系统OpenSquilla，该系统通过动态选择和组合不同模型，优化智能体执行任务的效率。此次发布的NeoHorse-1模型，进一步将这一技术路线延伸至模型训练阶段，实现了从任务执行到模型优化的全链路创新。
据研发团队介绍，NeoHorse-1的核心优势在于其“Agent-Native”架构设计。传统大模型通常依赖外部工具或规则引擎实现特定功能，而NeoHorse-1通过将智能体的决策逻辑直接嵌入模型结构，使模型能够自主感知环境、调用工具并修正行为。例如，在处理复杂任务时，模型可动态评估不同工具的适用性，并根据执行结果调整后续策略，这种能力显著提升了模型在开放场景下的适应性和鲁棒性。
参与联合研发的机构在项目中发挥了关键作用。清华大学与北京大学提供了算法设计与理论支持，阿里巴巴则贡献了大规模分布式训练框架及算力资源，无问芯穹则专注于模型压缩与部署优化。多方协作下，NeoHorse-1在保持高性能的同时，实现了训练效率与推理成本的平衡。目前，该模型已开放学术研究使用，后续计划在工业自动化、智能客服等领域展开应用测试。
