把多模型执行经验用到了模型训练
王云鹤创业后，首次交卷了大模型成果。
量子位获悉，华为诺亚方舟实验室前主任、盘古大模型负责人 王云鹤 创办的基元律动，发布首个Agent-Native模型NeoHorse。
该模型由无问芯穹提供算力支持与Infra优化，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后训练的数据利用效率和训练效果。
NeoHorse-1包含4B和9B两个版本 ，重点面向Agent工作过程中需要的一组能力，包括调用工具、读取环境反馈、发现错误、调整路径，并最终完成任务。
在覆盖Harness Agent、工具使用、代码和指令遵循等10项评测中，经过Agentic Post-Training后， 4B模型综合表现已经达到/略超9B基础模型。
一家一直强调多模型协作的公司，为什么又开始自己训练模型？基元律动准备加入基础模型牌桌了吗？
从NeoHorse给出的答案看，方向并没有发生这样的变化。
这款模型更像是基元律动过去积累的多模型执行经验，第一次进入了模型参数。
帮Agent挑模型的公司，也开始训练模型
一直以来，分数往往成为比较模型的主要依据。
但当模型开始被放进Agent系统、承担完整任务后，单一分数的解释力就会下降。
一项任务中，模型不仅要给出一个看似合理的答案，还要在执行过程中持续读取环境反馈，处理错误，并根据实际进展调整后续路径；不同环节对模型能力的要求也不一样。
由此，基元律动团队形成了一个判断。
模型不归一将是AI产业长期存在的一种结构。
模型越多、分工越细，价格和能力差异越明显，就越需要一套系统回答几个问题——
这一步应该用哪个模型？哪些环节可以交给成本更低的模型？什么时候需要升级到推理和执行能力更强的模型？一条执行路径受阻后，应该换谁接手？多个模型能否并行给出方案，再把结果聚合起来？
王云鹤团队把这一层系统称为Routing Harness（旗下相关开源项目OpenSquilla已经接入多款模型，通过统一接口，在Agent运行过程中进行细粒度路由、模型切换和多模型协作）。
同样，基于这一思路，基元律动似乎没有太强的理由自己训练模型。市场上已经有足够丰富的模型供给，按需调用看起来更加灵活。
随着调度系统持续运行， 另一类资产开始沉淀 ，如“什么任务需要什么能力”“模型在哪一步容易失败”“什么样的修复路径有效”“怎样的结果能够通过环境验证”。
这些信息一方面可以提升路由判断，另一方面也开始具备训练价值。
这有点像一家连接大量品牌与消费者的平台。交易过程中积累的需求、评价和使用反馈，可以帮助商品找到更合适的用户，也可以进一步反馈给产品研发。
平台服务市场的过程由此成为下一轮产品改进的数据来源。
NeoHorse承担的就是把基元律动过去在Harness中积累的一部分执行经验，转化成模型能力。
把多模型走过的路，练进Agent-Native模型
NeoHorse的数据来源值得一提。
它的 核心语料是将Routing Harness产生的Agent执行信号与公开数据结合，构建面向Agent后训练的数据体系。
Agent在Harness里完成一次任务，会留下完整的执行记录。
常见问答数据往往集中在“问题”和“答案”两端。
Routing Harness的数据中还包含另外几层信息 ：任务需要什么能力，系统做出了什么执行决策，以及环境最终给出了什么反馈。
比如，路由器最初判断某项任务只需要普通模型，但执行过程中连续失败，随后升级到能力更强的模型，任务才被完成。
这条轨迹包含的信息远多于一次失败。
系统可以知道，最初的能力判断可能偏低，模型在哪一步出现问题，更强模型采用了怎样的策略，哪条执行路径最终通过环境验证，以及完成任务额外消耗了多少Token和时间。
更重要的一点在于，基元律动观察到的并非某个模型对自身能力的判断，而是多个模型面对相似任务时留下的横向表现。
其中既有成功路径，也有中途失败、随后被其他模型接手的执行记录。
从训练角度看，失败轨迹甚至可能提供更多信息。
最终答案能够告诉模型一条可行路径，失败与修复过程则补充了另外两类知识，哪里容易出错，以及出错以后如何调整。
“学习的除了多个模型给出的结果，还有多个模型在任务环境中实际走过的路径”，这也是NeoHorse比较有辨识度的一点。
Agent工作日志怎么变成模型能力？
把所有日志全部投入训练，并不会自然得到一个更强的Agent模型。
Agent轨迹通常很长，其中混有系统提示、用户请求、工具参数、执行结果、重复尝试、错误信息以及大量中间输出。
有些步骤具有训练价值，有些更接近噪声。还有一些轨迹流程完整，结果本身却并不正确。
基元律动 首先需要解决“哪些数据值得模型学习”这个问题 。
根据技术报告，每条轨迹都会经过结构检查，确认请求、模型回复、工具调用和环境结果之间能够对应。
随后，系统会 从六个维度评估执行质量 ，包括是否完成用户目标、是否遵守指令、工具使用是否合理、结论是否有证据支撑、发生错误后能否恢复，以及模型是否在合适的时机终止任务。
这里 还涉及Agent训练里容易被混在一起的问题 。
任务结束并不等于用户目标已经满足——模型输出“任务已经完成”只能说明执行流程停止了，无法证明交付物符合用户要求。
因此，完成状态、目标满足度、环境证据和用户反馈，需要作为不同信号分别记录。
数据完成筛选后，路由信号开始发挥另一项作用。
路由器会估计任务所需能力，并形成不同能力档位的信号。NeoHorse在训练过程中据此安排样本顺序，先学习能力需求较低的任务，再逐渐增加更加复杂的执行轨迹，同时保留基础任务覆盖。
这一方法被称为 Routing-Guided Curriculum ，也就是路由引导的课程学习。
通俗一点理解，路由信号在线上决定任务交给谁，在训练阶段还可以告诉模型，哪些任务更适合先学，哪些适合后学。
除了常规监督微调，NeoHorse还使用了 On-Policy Distillation 。
可以理解为先让学生按照自己的方式解题，再由老师针对学生实际走到的步骤给出指导。
这样一来，教师模型处理的是学生模型当前分布下会遇到的问题，而非预先准备的一套标准错误。
经过这些环节，多模型长期执行任务积累下来的经验，开始被用于NeoHorse的后训练。
后训练之后，提升的是什么？
从当前技术报告给出的结果看，Agentic Post-Training在4B和9B两个尺度上都带来了稳定提升。
其中，NeoHorse-1-4B的综合表现（宏平均得分从58.94提升到64.87）已经达到同规模SOTA——在所有可对比的基准上均超越其基础模型Qwen3.5-4B，并在4B同规模对比模型中综合领先。
但SOTA并不意味着能力是均匀铺开的。
进一步拆分结果可以看到， 4B模型的提升主要集中在一类任务上 。
这类任务通常拥有相对明确的工作流程，环境反馈能够被观察，成功与失败可以验证，最终交付标准也比较清楚。
比如在一个项目排期任务中，基础模型虽然找到了工作目录中的文件，却没有继续读取一封包含最新依赖约束的邮件。
结果，它按照已经过期的信息生成计划，并把文件写到了错误位置。
经过后训练的模型会继续读取新增证据，发现约束已经变化，重新计算排期、验证结果，再把交付物保存到正确位置。
二者的差异体现在Agent执行链条上。
一个模型大致知道任务应该怎么做，另一个模型已经能把获取证据、更新约束、执行、验证和交付串成较完整的工作流。
达到同规模SOTA，并不意味着要让NeoHorse-1-4B接管所有任务。基元律动更关心 怎样精细划分不同模型的能力边界。
能够由4B稳定完成的任务，可以减少更大规模模型的调用；能够由更强模型完成的任务，也不需要持续升级到价格最高的旗舰模型；难度继续上升以后，再交给模型池中能力更强的模型。
这里正好衔接上Routing Harness与自研模型之间的关系。
模型不断向外扩展可承担任务的成本区间，路由系统则根据任务难度和执行情况，把不同能力放到合适的位置。
除了API调用费，这套模式还有什么价值？ 说到这里，基元律动几条产品线之间的关系也逐渐清晰起来。
第一层是OpenSquilla开源版。
通过免费、开源、本地部署和桌面产品，基元律动降低开发者使用多模型Agent的门槛，同时连接开发者和任务入口。
第二层是TokenRhythm API。
其定位接近“中国版OpenRouter”，通过统一接口提供不同模型的调用能力，承接开发者和企业的模型使用需求，同时帮助模型厂商连接更多应用场景。
企业不需要分别适配大量模型接口，就能更方便地评测、选择和切换模型。
第三层是面向企业的服务与部署能力。
金融、制造等行业对权限、稳定性、私有部署和服务保障有不同要求，也由此形成进一步的商业空间。
第四层才是NeoHorse。
NeoHorse首先验证了一项关键连接：Harness执行过程中产生的有效经验，经过筛选和训练以后，确实有机会被转化成模型自身的能力。
由此，基元律动此前提出的商业飞轮第一次出现了模型层面的结果。
这一点也带来了优化推理经济账的可能。
如果NeoHorse后续能够稳定承接一批高频、标准相对明确的Agent任务，平台便多了一种可以自主调度的能力供给。
这些任务可以进一步优化推理成本、响应速度和稳定性，也让模型供给配置更加灵活。随着模型继续迭代，其可覆盖的任务范围还有进一步扩大的空间。
从这个角度看，基元律动想做的事情有点像制造体系中的工艺积累。
外部模型生态提供不同能力，Harness负责组织执行；在执行过程中形成的经验，再进入下一轮模型改进。
从连接模型、提供服务，到把服务中产生的经验转化为模型能力，并进一步改善效率和质量，这也是基元律动在API聚合平台之外，多走出去的一步。
模型之外，基元律动在构建什么？
基元律动设想中的循环大致可以用几条业务线串起来：
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