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AI圈杀出一匹黑马!AK分享、魔搭推荐、下载破万……

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Hugging Face上12000多的下载量,意味着什么?

在开发者圈,如果能短时间达到这个数字,我会觉得,这个模型或者产品,成了。

看到基元律动首个Agent-Native模型NeoHorse-1,短短三天时间,在Hugging Face上的下载量就达到12,193次

其中4B版本6,109次,9B版本6,084次。


http://huggingface.co/TokenRhythm/NeoHorse-1-4B

他们的技术报告,还登上了Hugging Face9月9日Daily Papers当日榜首,截至发稿获得3次社区投票。


模型界的这匹黑马,还受到了很多大牛、知名玩家和头部社区的关注:

AK大神在X上推荐了NeoHorse,魔搭官方也推荐了NeoHorse,社区开发者也开始制作量化版本、探索本地运行。

很多开发者,已经实实在在部署进开发环境了。

我特别好奇,基元律动这个新发布的模型,凭什么这么受欢迎?

01
从AK到魔搭,都在推荐它

这次看到NeoHorse这个Agent原生模型出自基元律动之手,我不觉得惊讶。

仔细看了一下技术报告,基于对Harness的深度理解和对模型路由的精准刀法,NeoHorse-1的技术想象力很让人惊喜。


NeoHorse-1技术报告:https://arxiv.org/abs/2609.08183

年初火的是龙虾,今年这个马年,也许新的高潮就该看这匹「新马」了。

不少朋友应该在AK的X上,也刷到了。

AK作为行业资深影响力玩家,这次也是很硬核力荐了NeoHorse-1和其技术报告。

关键是这个方向我很感兴趣:通过Routing Harness驱动的Agent后训练,迈向递归自我改进。


看到魔搭ModelScope官方也推荐了NeoHorse-1。

除了模型表现,还关注到了背后的训练机制:执行轨迹如何转化为训练信号,能力反馈如何参与下一轮训练,以及这条路径与RSI的联系。


https://www.modelscope.cn/collections/TokenRhythm/NeoHorse-1

能看出来NeoHorse-1的思路很有前瞻性:

当Agent完成任务时,已经经历了工具调用、环境反馈和错误修复。

但这些过程,能不能不止留在一次任务的记录里,而是进一步成为模型可以学习的经验?

所以基元律动给出了他们的一个答案。

02社区火了,开发者用嗨了

模型好不好,开发者用了才知道。

开源之后,社区的回应开始从分享延伸到适配,相应速度非常快,也特别重视开发者们的意见。

看到Rapid-MLX已经发布NeoHorse-1-9B的4-bit MLX转换版本,提供面向Apple Silicon的本地运行方式,并公开了转换说明和本地验证记录。


https://huggingface.co/rapid-mlx/NeoHorse-1-9B-MLX-4bit

Hugging Face上,也出现了由prithivMLmods、mradermacher等社区开发者制作的GGUF量化版本,为不同运行环境提供更多选择。


就像当初的OpenClaw火起来一样,开发者众人拾柴火焰高,很多玩法真的是共创出来的。

像模型团队内部的评测,可以提供一组结果,而不同开发者的硬件、工具和任务,会带来新的问题:哪里好用,哪里还不够稳定,哪些执行步骤仍然容易出错。

这些反馈,也在让NeoHorse变得越来越好、越来越出圈。

03模型时代,也许这是一个更关键的身位

仔细研究了一下,发现基元律动一直在探索多模型时代的智能组织层。

TokenRhythm API连接模型供给与调用需求,OpenSquilla组织不同模型执行Agent任务。

NeoHorse沿着这条路线往前走了一步:让执行过程中积累的经验,有机会沉淀为模型能力。

他们这次研究,以Routing Harness执行轨迹为核心,辅以公开数据,通过筛选、评估和后训练,改善模型的Agent执行能力。


https://arxiv.org/abs/2609.08183

组织模型完成任务所产生的有效经验,可以继续用于训练,而训练后的能力改善,又可以回到任务中接受检验。

这就为之前提出的商业飞轮,补上了一个关键环节的实验依据。

话说回来,更好的任务体验能否带来持续使用,以及模型更新能否改善服务效率,仍需要后续运行数据回答。

同一套反馈机制,也使得完成了一次面向RSI的单轮工程验证:

  • Data-RSI:执行轨迹形成结构化记录,经筛选后成为训练材料。

  • Model-RSI:评测识别能力短板,反馈影响数据选择和模型更新,再回到Harness中检验。

目前,这仍是一个起点。但是未来非常值得期待。


我在想,接下来,打算把更多任务带给NeoHorse

把它接入自己的Agent工作流,尝试工具调用、代码任务和多步骤执行,也许会有非常多好玩的事情发生!

很期待,能让Agent走过的路,成为下一次把事情做好的能力。


朋友圈会发一些具体的案例和商业化日常~

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