智东西9月9日消息，9月8日，基元律动联合无问芯穹，与清华大学、北京大学、阿里巴巴等机构，推出首个Agent-Native模型NeoHorse-1。该模型包含4B和9B两个版本，旨在将Agent使用工具、接收反馈和修正错误的经验系统性地转化为模型自身能力。

在覆盖Harness Agent、工具使用、代码和指令遵循的10项基准评测中，经过Agentic Post-Training的NeoHorse-1 4B模型未加权平均分位居同类模型之首，并在5项基准上超过Qwen3.5-9B底座模型。提升最为集中的是流程清晰、反馈可观察、结果可验证的任务类型；而9B版本在复杂状态维护、长程调试和失败恢复中仍保持明显优势。

其团队利用轨迹数据中隐含的路由难度信号组织课程学习，让模型先接触低难度样本、再逐步过渡到复杂轨迹，并结合策略蒸馏（On-Policy Distillation）纠偏模型自身的真实偏差。

基于无问芯穹的底层基础设施和Infra优化技术能力，模型NeoHorse-1在研发中获得了推理优化、弹性训练系统等有力支持，实现了大量推理（积累轨迹），并显著提升了训练效率及稳定性。NeoHorse-1的发布也是一次面向RSI方向的单轮工程验证：Agent执行轨迹，评测暴露能力短板，训练选择随之调整，模型完成更新并重新返回Harness。

基元律动由前华为诺亚方舟实验室主任、盘古大模型负责人王云鹤创办，公司此前开发的开源Routing Harness系统OpenSquilla，为NeoHorse训练提供核心语料。无问芯穹则为NeoHorse训练及推理提供底层基础设施支撑与Infra优化技术能力。双方联合清华大学、北京大学团队参与算法和训练方法研究，共同探索提升Agent后训练数据利用效率和训练效果的新路径。