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基元律动（TokenRhythm）近日正式推出面向Agent场景深度优化的模型NeoHorse-1.5-Flash Preview。该模型基于Qwen3.8-Flash架构训练而成，总参数量达180B，实际激活参数为6B，在Agent任务执行效率与软件工程相关能力方面实现重点增强，现阶段开启小规模内测。
横向评测结果表明，相比其基础模型，NeoHorse-1.5-Flash Preview在Agents’ Last Exam基准测试中整体得分提升9.23分；在Natural Language to Repository任务上提升5.92分；物理科学类任务得分跃升超20分；同时在开发工具与测试、Web开发、安全认证及加密等垂直领域亦展现出显著进步。
本次更新延续NeoHorse系列对递归自我改进（Recursive Self-Improvement, RSI）机制的持续探索，基元律动将其定义为RSI演进的“第二圈”。继今年9月发布NeoHorse-1之后，团队将前代模型重新投入模型池，持续采集真实任务执行反馈，并用于后续迭代训练——训练资源规模也由初代的4B、9B档位，全面升级至Flash级别。
Qwen 视频智能分析基础客户端（免费版），基于 Qwen 3.5 Plus 多模态模型对本地视频进行内容分析，支持场景描述与基础内容理解，采用默认抽帧频率和提示词，适合快速概览视频，API Key 读取自 ~/.skill-platform/skill-platform.json 的 skills 配置。
该技术路径深度整合TokenRhythm多模型协同平台与开源Agent框架OpenSquilla，借助动态路由信号与多模型输出差异分析，精准识别能力瓶颈并定向优化训练策略。模型发布次日，OpenSquilla同步完成版本更新：支持按任务语义智能匹配模型档位、失败重试时自动逐级升档，并可独立更新推荐逻辑，用户无需更新客户端即可即时体验新版能力。
