北京大模型创企基元律动（TokenRhythm）于11月5日发布面向智能体任务的大模型NeoHorse-1.5-Flash Preview，并开放内测。该模型主参数规模为1250亿，激活参数为60亿，以Qwen3.8-Flash为基座，通过递归自我改进（RSI）迭代训练而来。
据基元律动披露，团队将上一代模型NeoHorse-1重新纳入多模型任务执行体系，积累新的执行记录与能力反馈，再用于训练新版本。这一做法让模型从实际任务执行中学习如何调用工具、利用反馈并修正错误，从而完成多步骤任务。
评测数据方面，在Agents’ Last Exam中，NeoHorse-1.5-Flash Preview整体成绩由基座的41.20分提升至50.43分，提高约22.4%；其中物理科学任务成绩提升约106.1%，医疗健康与工程领域分别提升约32.0%和54.7%。不过，计算与数学领域成绩从59.51分降至52.96分，下降约11.0%。在自然语言生成代码仓库评测中，整体成绩由44.24分提升至50.16分，提高约13.4%，开发工具与测试、Web开发与内容获取、安全认证与加密领域分别提升约27.9%、20.6%和35.6%。
技术实现上，基元律动引入了三项核心机制：多模型差分诊断、对抗式环境进化引擎和群体智能在线学习。多模型差分诊断借助开源Agent框架OpenSquilla的多模型融合功能，比较同一任务下各模型表现与融合结果的差异，形成动态“能力缺陷画像”，以确定下一轮训练重点。对抗式环境进化引擎则从种子环境生成并筛选候选环境，剔除过于简单或熟悉的环境，同时引入模拟用户的“数字镜像交互体”，在任务中追问、修改要求或反悔，以模拟真实需求变化。群体智能在线学习将模型自身作答与多模型融合结果的差异作为逐任务教师信号，以同策略方式持续更新模型。
官方公布的四个案例进一步展示了模型能力。在量子物理计算案例中，NeoHorse-1.5-Flash Preview定位并修正频谱计算错误，输出具有响应峰的频谱，最高响应达6.2015，通过全部三层检查获得100分；对比模型Qwen3.8-Flash-Next输出的8000个采样点全部为零，得分为0分。在机器人三维装配案例中，新模型完成零件适配，零位下机器人末端与参考位置重合，工具方向误差小于0.001°，获得100分；Qwen3.8-Flash-Next则出现多处安装错位，末端偏离参考位置1.316米，工具方向相差90°，得分为53.36分。前端生成的两个案例分别检查聚类相关矩阵的视觉还原和公式计算页面的功能正确性，新模型均表现更优。
基元律动成立于2026年4月，主要研究多模型智能路由与协同、Agent框架及模型优化。今年5月，公司推出开源Agent框架OpenSquilla首个公开预览版；8月27日，多模型聚合API平台TokenRhythm API启动公测。创始人、CEO王云鹤曾任华为诺亚方舟实验室主任、盘古大模型负责人，联合创始人、CTO韩凯曾任华为诺亚方舟实验室首席研究员，两人在华为期间共同参与GhostNet、GhostNetV2等轻量级视觉模型研究。
融资方面，基元律动今年8月披露完成由弘晖基金领投的天使轮融资，聚合资本、尚势资本等参与，截至该轮披露时累计融资数千万美元；此前种子轮由Granite Asia领投，鼎晖VGC、元璟资本、无限基金参与。
当前，围绕递归自我改进（RSI）的模型研发路线已有多家创企布局。10月18日，美国AI创企Recursive发布面向本地运行的编程模型Flint，由自动化研究系统参与数据、训练方案和推理优化；同月，中国大模型创企超衍智能开源首款大模型Apex-35B-V1.0，也将AI用于数据构造、实验设计与训练优化。基元律动的差异化在于将多模型执行同一任务的结果用于训练，让自有模型学习其他模型的解法并修正自身错误，这同时为其多模型路由业务持续积累训练材料提供了新思路。