基元律动发布NeoHorse-1.5-Flash预览版：180B总参数、6B激活，聚焦agent任务

事件核心：发生了什么

2026年11月10日，基元律动推出NeoHorse-1.5-Flash Preview，定位为面向agent任务的模型，目前以限量内测形式开放。该模型基于Qwen3.8-Flash训练，总参数180B、激活参数6B。官方对比基准显示，与基座模型相比，其在Agents’ Last Exam上总分提升9.23分，Natural Language to Repository提升5.92分，物理科学类任务提升超过20分，并在开发者工具与测试、Web开发、安全认证与加密等方向也有改善。

这次发布延续NeoHorse系列的递归自我改进（RSI）路线。公司在9月发布NeoHorse-1后，将上一代模型放回模型池收集执行反馈，用于后续训练，训练规模从第一轮的4B、9B扩展到Flash层级。该方法依赖其多模型平台和开源agent产品OpenSquilla，通过路由信号和多模型融合结果的差异识别能力缺口，进而确定训练方向。模型发布次日，OpenSquilla同步更新，新增按任务意图选择模型层级、重试时升级层级以及独立更新推荐方案，用户无需升级客户端即可预览应用。

为什么重要

NeoHorse-1.5-Flash Preview值得关注的点在于训练闭环，而不只是单点跑分。把已发布模型重新投入数据收集、用路由与融合差异定位短板，再反哺下一轮训练，是RSI思路在产品层面的具体尝试。如果这条路径可复现，模型迭代可能更依赖自有平台上的真实执行反馈，而非单纯堆算力或静态数据。同时，总参数180B、激活参数6B的配置兼顾能力与推理成本，对agent类高频调用场景有现实意义。不过，目前公开信息仅限官方基准对比，尚不足以判断其在不同任务上的稳定表现。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者而言，限量内测意味着现阶段更适合关注接入方式和任务适配，而非直接替换生产环境模型。OpenSquilla的同步更新提供了按意图选层、失败重试升级的工程化能力，可降低多模型调度门槛。对使用agent完成代码生成、仓库级任务或Web开发的团队，NL2Repo和开发者工具方向的提升值得在自有任务上复测，但需注意官方分数来自特定评测条件。对普通用户和创作者，短期内更可能通过OpenSquilla这类应用间接体验，模型本身尚未全面开放。

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值得关注的后续

一是内测范围是否扩大、是否公布API与定价；二是RSI闭环能否在更大规模上复现，后续版本训练信号是否仍来自自有平台反馈；三是OpenSquilla的模型路由与重试策略在实际任务中的稳定性，以及竞品是否跟进类似“模型回炉”训练路线。

来源：AIbase