基元律動發佈NeoHorse-1.5-Flash Preview，Agent模型RSI進入第二輪迭代
11月5日，基元律動（TokenRhythm）發佈Agent原生模型NeoHorse-1.5-Flash Preview。該模型基於Qwen3.8-Flash進行訓練，總參數180B、激活參數6B，重點提升Agent任務執行與軟件工程能力，目前開放限量內測。據公司公佈的對照評測，相較基座模型，新模型在Agents’ Last Exam上的整體得分提高9.23分，在Natural Language to Repository評測上的整體得分提高5.92分。其中，物理科學任務提升超過20分，開發工具與測試、Web開發、安全認證與加密等方向也有改善。
本次發佈延續了NeoHorse系列對遞歸自我改進（RSI）的探索，基元律動將其稱為這一機制的“第二圈”。9月發佈NeoHorse-1後，公司將上一代模型重新放回模型池，在實際任務中收集執行反饋，再將這些經驗用於後續訓練，模型訓練尺度也從首輪4B、9B擴展至Flash檔位。這條路徑依託TokenRhythm多模型平臺和開源Agent產品OpenSquilla。路由系統提供任務能力需求信號，多模型融合則讓多個前沿模型處理同一任務，形成可比較的執行結果。NeoHorse與這些結果之間的差異，被用於識別能力短板、確定訓練方向，並轉化為學習信號。
在模型發佈翌日，基元律動還更新了OpenSquilla，完善了這一執行基礎。新版根據任務意圖選擇模型檔位，繼續任務時沿用原檔位，重做時逐級升檔；同時支持獨立更新TokenRhythm和OpenRouter推薦方案，用戶無需升級客戶端，即可預覽差異並確認應用。本期推薦配置也依據十一月模型榜單調整，使執行側的模型選擇能夠跟隨評測結果持續更新。圍繞RSI訓練，團隊提出多模型差分診斷、對抗式環境進化和群體智能在線學習三項技術，分別對應能力診斷、分佈塌縮和迭代效率。其中，環境進化引擎持續生成並篩選新任務，群體智能在線學習利用模型輸出與融合結果的差異進行訓練，將執行框架中產生的比較信息用於後續優化。
公開演示呈現了具體任務中的差異。在表格網頁案例中，基座模型生成的部分計算單元格出現公式報錯，新模型則展示了公式輸入、計算結果及更多交互功能。發佈材料還列出了圖表生成、量子物理計算和機器人裝配參數求解等案例，考察模型在計算、檢查和交付環節的完成情況。NeoHorse-1.5-Flash Preview現可通過基元律動官方公眾號申請內測。
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