基元律动联合清华、北大、阿里等发布 Agent-Native 模型 NeoHorse-1：把 Agent 执行经验训进模型

谁发布了什么

9 月 8 日，基元律动联合无问芯穹、清华大学、北京大学、阿里巴巴等机构发布 Agent-Native 模型 NeoHorse-1，包含 4B 与 9B 两个版本，分别基于 Qwen3.5-4B 与 Qwen3.5-9B 做后训练。基元律动由前华为诺亚方舟实验室主任王云鹤创立，公司此前开源了 Routing Harness 系统 OpenSquilla，用于在 Agent 执行时做细粒度路由、模型切换与多模型协作。

训练语料是这次的关键

• 语料以 OpenSquilla 等 Routing Harness 产生的执行轨迹为核心，保留能力需求预测、路由选择、模型响应、工具调用与环境反馈等信息
• 轨迹先做完整性检查，再经目标完成、证据一致性、错误恢复等质量评估，合格后才用于后训练，并辅以公开数据
• 技术报告口径：在 11 项 Agent 执行、工具交互、代码和指令遵循相关基准中，NeoHorse-1 4B 有 5 项超过 Qwen3.5-9B 底座

这条路线把模型在真实 Agent 任务里怎么用工具、怎么接收反馈、怎么修正错误的经验，转回成下一轮训练的数据——让模型从执行中学习，而不是只靠人工标注。

需要说明：以上为技术报告与官方口径，模型权重开放情况、复现细节与独立评测仍需跟进后续发布。

Agent 能力的下一场竞争，可能从“更大的基座”转向“更高质量的执行数据”。