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基元律动开源 NeoHorse-1：9B 均分 69.04，超底座 3.44 分

公众号文章
基元律动（TokenRhythm）联合无问芯穹，与清华大学、北京大学、香港中文大学、阿里巴巴等合作伙伴发布 NeoHorse-1，包含 4B 和 9B 两个版本。该系列面向 Agent 场景训练，覆盖工具调用、任务规划、深度搜索和代码生成。

NeoHorse-1 4B 在 Agent 任务上的表现已超过多个参数量显著更大的通用模型；9B 版本在更复杂的推理与长程规划任务上表现更优。两个规模的后训练增益，都最突出地体现在 Agentic 任务上。
NeoHorse-1 Agentic 基准测试
  • 模型链接
    https://www.modelscope.cn/models/TokenRhythm/NeoHorse-1-4B
    https://www.modelscope.cn/models/TokenRhythm/NeoHorse-1-9B
  • 代码仓库
    https://github.com/TokenRhythm/NeoHorse
  • 技术报告
    https://arxiv.org/abs/2609.08183
01

从 Agent 任务中来：Harness 轨迹构成训练数据底座
训练语料以 Routing Harness 在 Agent 执行场景中产生的结构化轨迹为核心，并辅以公开数据。

一次完整的任务执行，会在 Harness 中留下结构化记录：任务请求、能力需求评估、路由选择、模型响应、工具调用、环境反馈、错误与恢复路径、最终完成状态。相比传统问答语料「题目与答案」的形态，执行轨迹多出三个维度的信息：能力需求、执行决策、环境结果。

其中既有成功经验，也有被中途替换的失败轨迹——最终答案只能说明「怎么做对」，失败与修复过程则说明「哪里容易出错、出错后如何恢复」。

Agent 轨迹通常很长，包含系统提示、工具参数、重复尝试、错误信息与中间输出，不能直接用于训练。据技术报告，每条轨迹先经过结构检查，确认请求、模型回复、工具调用与环境结果之间正确对应；再从六个维度进行质量评估：是否完成任务目标、是否遵循指令、工具使用是否合理、结论是否有证据支撑、遇到错误后是否恢复、是否在正确时机终止。

因此，NeoHorse-1 的训练目标从一开始就指向任务完成，而不是在通用模型训练后再补充 Agent 场景适配。团队将这一取向称为 Agent-Native。
02

Agentic Post-Training：用路由信号组织训练
数据筛选完成后，路由信号在训练中发挥第二个作用。

Harness 路由器在每一轮对话上估计「这个任务需要多强的能力」，并归入四个服务档位：C0 处理边界清晰的低风险请求，C1 是通用默认档，C2 支持多步推理与执行，C3 提供最高能力或最高可靠性。

这个档位判断原本只用于线上选模型，NeoHorse-1 把它变成了训练信号。

训练完成后，将路由记录拆成「预测—行动—结果」三段：路由器预测的能力需求、策略实际选择的档位、以及任务最终结果。这种分离让训练侧只用「预测」来排课程，而「结果」字段则提供能力短板信号——哪些子场景反复失败、哪些环节恢复成本高、哪些能力档位供给不足。

这些短板信号被用来调整下一轮的训练数据配比，形成「评测反馈 → 数据配比 → 更新模型」的闭环。报告称之为 Capability-Guided Data Allocation（能力引导的数据配比）。
同一套路由信号承担两项任务：在线阶段判断“这个任务该由谁完成”，离线阶段决定“模型应先学习哪些能力”。由此，能力判断同时成为服务决策机制和训练数据组织方式。
03

RSI：Data-RSI 与 Model-RSI 的单轮闭环
NeoHorse-1 RSI 闭环
NeoHorse-1 同时是递归自我改进（RSI，Recursive Self-Improvement）的一次单轮工程验证。闭环分为两部分：
  • Data-RSI：模型在 Harness 中持续执行任务，每一次路由、工具调用、失败恢复与最终结果都产生新的结构化记录，经筛选处理后成为后续训练的候选材料，随系统运行自然增加；
  • Model-RSI：系统根据评测结果定位当前模型的能力短板，调整下一轮训练数据分布，更新模型，再把新模型放回 Harness 模型池继续工作。

模型从执行经验中学习，并通过新的执行过程为下一轮训练提供反馈。

当前 NeoHorse-1 尚不能被视为完整的 RSI 系统。

技术报告验证的是一次“执行—评估—选择—更新”闭环。信号编译、奖励设计和训练流程仍然由人类设定，多代模型能否持续获得稳定增益，也有待后续实验。

这次发布提供了两层验证：结构化执行经验可以转化为模型训练材料；同一 Harness 中可以完成一次“执行—评估—选择—更新”的 RSI 工程闭环。

基元律动将其业务闭环描述为：OpenSquilla 承接 Agent 任务，Routing 识别各环节适配的模型，TokenRhythm API 输出能力，任务反馈再用于迭代路由与模型，更新后的模型重新进入模型池。

NeoHorse-1 将自研 Agent 模型纳入这套多模型协作网络，为“执行轨迹—训练更新—重新执行”的循环提供了首轮实验结果。
04

多方协同：基础设施与算法支持
NeoHorse-1 由基元律动联合多家机构共同完成：
  • 作为联合首发方，无问芯穹提供底层基础设施与推理优化支持，用于承载大规模 Agent 推理任务；其弹性训练系统还用于提升训练效率和稳定性。
  • 由汪玉老师发起，清华大学、北京大学、香港中文大学团队参与算法与训练方法研究；阿里巴巴等机构为模型推理等环节提供支持。
05

本地部署
NeoHorse-1 提供 4B 和 9B 两个 BF16 版本，原生上下文长度均为 262,144 tokens，可扩展至 1,010,000 tokens。实际可用上下文取决于 GPU 显存和服务配置，显存有限时可先降低上下文长度。

安装下载工具

pip install -U modelscope

下载模型

4B 与 9B 可按需选择其一：
modelscope download --model TokenRhythm/NeoHorse-1-4B \
  --local_dir ./NeoHorse-1-4B
 
modelscope download --model TokenRhythm/NeoHorse-1-9B \
  --local_dir ./NeoHorse-1-9B

SGLang 部署

模型评测使用 SGLang 0.5.17。以下以 4B 版本为例；部署 9B 时，将模型路径和服务名分别改为 ./NeoHorse-1-9B 与 neohorse-1-9b。
pip install "sglang==0.5.17"
python3 -m sglang.launch_server \
  --model-path ./NeoHorse-1-4B \
  --served-model-name neohorse-1-4b \
  --host 0.0.0.0 --port 30000 \
  --context-length 262144 \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --tool-call-parser qwen3_coder

vLLM 部署

pip install -U vllm
vllm serve ./NeoHorse-1-4B \
  --served-model-name neohorse-1-4b \
  --host 0.0.0.0 --port 8000 \
  --max-model-len 262144 \
  --reasoning-parser qwen3 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser qwen3_coder

OpenAI 兼容 API 调用

服务启动后，可通过 OpenAI SDK 调用。使用 SGLang 时将 base_url 改为 http://localhost:30000/v1。
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="EMPTY",
)
 
response = client.chat.completions.create(
    model="neohorse-1-4b",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一个返回前 n 个斐波那契数的 Python 函数。"}],
    max_tokens=512,
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)

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