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基元律动韩凯阐述Agent进化路径:多模型调度降本与反馈闭环迭代

观点AI 评分 75/100量子位待复核
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基元律动CTO韩凯在云栖大会提出,复杂Agent需多模型调度与反馈闭环实现持续进化。其开源项目OpenSquilla在特定评测中保持99.96%旗舰模型质量并降本88.9%,多模型协同得分超最强单模型且成本仅三分之一。9月发布的NeoHorse-1基于Qwen3.5后训练,4B与9B版本宏平均得分显著提升,4B版在五项评测超9B底座。这验证了利用运行经验改进模型的可行性,将调度与迭代连接探索Agent进化。

为什么值得看

提供Agent降本增效实测数据与利用运行反馈改进小模型超越大底座的可行路径,对工程落地极具参考价值。

阿里Qwen算力

信源1

  1. [1]量子位基元律动韩凯:从多模型调度到反馈闭环,探索Agent持续进化

关键事实

  • OpenSquilla在特定评测保留99.96%旗舰模型质量并降本88.9%,多模型协同超最强单模型且成本约三分之一。[1]

  • NeoHorse-1基于Qwen3.5后训练,4B版宏平均得分从58.94升至64.87,9B版从65.60升至69.04。[1]

  • NeoHorse-1的4B后训练版在五项评测中超过Qwen3.5-9B底座模型。[1]

  • 基元律动与阿里云围绕Qwen系列开展测试验证,无问芯穹为NeoHorse-1提供算力支持。[1]

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