摘要：
2026年9月8日，基元律动联合无问芯穹、清华大学、北京大学、香港中文大学与阿里巴巴，正式推出开源Agent-Native语言模型NeoHorse-1。该... 2026年9月8日，基元律动联合无问芯穹、清华大学、北京大学、香港中文大学与阿里巴巴，正式推出开源Agent-Native语言模型NeoHorse-1。该模型提供4B与9B两个版本，采用Apache-2.0协议，原生支持262,144 tokens上下文（可扩展至约101万），权重免费下载，无授权与调用费用。它并非通用问答模型，而是把“完成任务”本身作为训练目标，专精工具调用、深度搜索与代码生成等多步骤自动化场景。
一、Agent-Native训练：用执行轨迹教会模型“办事”
NeoHorse-1的训练语料以Routing Harness在Agent执行中产生的结构化轨迹为核心，涵盖任务请求、路由选择、工具调用、环境反馈与错误恢复，比传统问答语料多出能力需求、执行决策、环境结果三个维度。成功轨迹与失败轨迹都会被保留，经结构检查与六维质量评估后进入后训练，让模型学到“哪里容易出错、出错后如何恢复”。这种训练路径使其区别于在通用模型上事后适配Agent场景的常规做法——它在训练阶段就与智能体所需的执行闭环天然契合。
二、四项核心能力：从理解需求到验证结果
工具调用与任务规划方面，模型可根据任务需求自动选择并调用外部工具，把复杂目标拆解为可执行子步骤，并在多轮交互中保持长程调度一致性。每一步都会重新评估当前状态，决定继续执行还是调整路径，适合步骤数量不固定、中途可能变化的真实任务。
深度搜索与证据链构建方面，模型会主动发起搜索、交叉验证来源，并把支撑结论的证据串成可追溯的链条，生成调研类内容时不必依赖单次检索结果，输出可附带来源说明。
代码生成与环境反馈修复方面，模型能生成可运行代码，并基于执行环境返回的报错信息定位问题、修改实现，直到任务通过验证，把“写代码”和“验证代码”合并到同一次执行里。
Agent-Native训练范式则让模型在理解需求、拆解步骤、调用工具、验证结果的全过程中保持连贯。在AI工具导航的框架下，这类模型适合作为Agent执行层的基础设施，为上层应用提供可靠的工具调用与任务规划能力；而对于关注AI办公软件推荐的团队，它也可以作为本地自动化工作流的引擎，在文件操作、软件使用与数据整理等场景中自主推进任务。
三、与同类Agent模型的对比
| 对比维度 | NeoHorse-1-9B | Qwen3.5 | Muse Glimmer | 星火X2.5 |
|---|---|---|---|---|
| 开发方 | 基元律动等 | 阿里通义 | Meta | 科大讯飞 |
| 对照档位 | 9B（含4B版） | 9B | 30B | 4B |
| 开源情况 | Apache-2.0 | 开源权重 | Apache 2.0 | 端侧4B开源 |
| 上下文长度 | 262K，可扩至101万 | 系列最高1M | 131K | 旗舰256K |
| 训练路径 | Agent-Native后训练 | 原生多模态+通用后训练 | 本地常驻智能体 | 全国产算力 |
| 十项基准均分 | 69.04 | 65.60 | 67.86 | 62.22 |
| tau²-Bench | 90.82 | 88.04 | 76.64 | 77.72 |
| PinchBench | 82.25 | 74.55 | 71.35 | 62.37 |
从数据看，分野主要在训练路径而非参数规模。NeoHorse-1把真实执行轨迹当作核心语料，在工具调用与多轮交互类任务上的增益最集中，tau²-Bench与PinchBench两项均排表内首位；Qwen3.5依托原生多模态底座，十项均分紧随其后，适用面更宽；Muse Glimmer以30B规模换来接近的十项均分，但工具调用与指令跟随分项明显低于前两者。
四、应用场景与适用人群
智能体任务执行：作为Harness中的执行模型，完成文件操作、软件使用等真实电脑任务，并在失败后自主恢复。
工具调用与API编排：在多工具环境中自动选择、组合并调用外部API，用于搭建自动化工作流助手。
深度搜索与研究助理：多轮主动检索、交叉验证信息并附证据链，支撑带引用的调研报告生成。
适用人群：需要为自有产品接入Agent执行能力的开发者、对数据合规有要求因而倾向本地私有化部署的团队，以及研究多模型协作、后训练数据配比与强化学习路径的技术人员。模型权重完全开放，可在自有环境中验证效果，不依赖第三方托管接口。
五、使用方法与开源情况
模型权重已在HuggingFace、ModelScope与GitHub开放，SGLang、vLLM、Ollama等推理框架已支持。本地部署可使用ModelScope命令行拉取权重，通过SGLang或vLLM启动服务，配置上下文长度后，用OpenAI SDK将base_url指向本地服务地址即可调用。4B版本可在消费级显卡上运行，9B版本建议使用显存更充足的多卡环境。NeoHorse-1以Apache-2.0协议发布，允许商业使用、修改与二次分发，二次分发时需保留原有许可与版权声明。