【免费下载链接】NeoHorseNeoHorse-1: Towards Recursive Self-Improvement via Agentic Post-Training with Routing Harness.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeoHorse点击查看免费下载NeoHorse-1 是 TokenRhythm 开源的 Agent 原生大语言模型家族Apache 2.0 许可提供 4B / 9B 两个版本主打智能体任务、工具调用、编码与指令遵循。本教程带你用 5 分钟完成 NeoHorse-1 本地部署下载模型权重 → 启动推理服务 → 发出首次对话全程只需几条命令。部署前准备硬件与环境清单一台带 NVIDIA GPU 的机器4B 版本适合轻量本地部署9B 版本能力更强、显存需求更高Python 3 环境 pip充足的磁盘空间BF16 权重体积较大显存紧张可改用官方 8/5/4-bit 量化 GGUF 版本建议先把示例脚本仓库克隆到本地后面的脚本会直接用到git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeoHorseNeoHorse-1 评测成绩单为什么值得本地部署NeoHorse-1 基于 Qwen3.5 经路由框架 智能体后训练打磨而成4B 版十项基准平均分 64.87、9B 版达 69.04在同尺寸开源模型中全面领先。下图是 4B 赛道各基准得分橙色斜纹柱为 NeoHorse-1-4B可见它在 τ²-Bench、PinchBench、HumanEval 等任务上的优势更多训练与评测细节可查阅技术报告 TechnicalReport_NeoHorse_v1.pdf。第1步下载 NeoHorse-1 模型权重约2分钟两个 checkpoint 均在 Hugging Face 与 ModelScope 上架任选其一即可。以 4B 为例方式一huggingface-clipip install -U huggingface_hub huggingface-cli download TokenRhythm/NeoHorse-1-4B方式二modelscope CLIpip install -U modelscope modelscope download --model TokenRhythm/NeoHorse-1-4B 小提示显存有限官方同时发布了GGUF 量化版NeoHorse-1-4B-GGUF / NeoHorse-1-9B-GGUF包含 16-bit 及 8/5/4-bit 多种规格省磁盘、省显存Apple 芯片用户可选对应的 MLX 版本第2步用 vLLM 一键启动推理服务权重下载到本地后用 vLLM 起服务pip install -U vllm vllm serve /path/to/NeoHorse-1-4B \ --served-model-name neohorse-1-4B \ --host 0.0.0.0 --port 8000 \ --max-model-len 262144 \ --reasoning-parser qwen3 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser qwen3_coder⚙️ 关键参数说明--max-model-len最大上下文长度。原生支持 262,144 token显存不够就调小例如 32768--reasoning-parser qwen3--tool-call-parser qwen3_coder分别开启思考模式解析与工具调用解析部署 9B把路径和--served-model-name换成neohorse-1-9B即可偏爱 SGLang 的同学可直接参考 README.md 中的 SGLang 启动命令端口为 30000第3步发出第一次对话请求 终端显示服务已监听后先用 curl 试一发curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -d {model:neohorse-1-4B,messages:[{role:user,content:你是谁}],max_tokens:512}只要返回 JSON 里出现了模型回复你的 NeoHorse-1 首次对话就跑通了也可以直接运行仓库自带的 Python 示例自动开启思考模式并打印完整回复pip install requests python examples/chat.py --url http://127.0.0.1:8000 --model neohorse-1-4B脚本逻辑简单源码在 examples/chat.py适合初学者照着写自己的客户端。进阶玩法让 NeoHorse-1 调用工具工具调用是 NeoHorse-1 的招牌能力。官方示例 examples/tool_call.py 预置了一个查询天气函数当模型收到北京现在天气怎么样这类问题时会自动生成标准 tool callpython examples/tool_call.py --url http://127.0.0.1:8000 --model neohorse-1-4B换成 9B 版本后效果更佳——它的 τ²-Bench 工具调用得分高达 90.82在 9B 赛道评测图中一骑绝尘常见问题速查表遇到的问题处理建议显存 OOM调小--max-model-len或换 4B 量化版本想部署 9B 模型模型路径与served-model-name改为neohorse-1-9B想用 SGLang使用 README.md 中的 SGLang 命令端口改为 30000能商用吗项目采用 Apache 2.0 许可见 LICENSE延伸阅读完整部署说明README.md技术报告TechnicalReport_NeoHorse_v1.pdf示例脚本examples/chat.py、examples/tool_call.py赞分享【免费下载链接】NeoHorseNeoHorse-1: Towards Recursive Self-Improvement via Agentic Post-Training with Routing Harness.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/NeoHorse点击查看免费下载相关推荐BrowserSkill:三步让 AI Agent 用上你已登录的浏览器BrowserSkill:三步让 AI Agent 用上你已登录的浏览器 BrowserSkill 是一个浏览器自动化的本地桥接层,由三块组成:跑在本机的 bs人工智能AI 应用AI 技能浏览器控制dsh-plugin30分钟跑通NeoHorse-1-4B本地部署保姆级上手教程30分钟跑通NeoHorse 1 4B本地部署保姆级上手教程 当4B小模型开始认真谈论递归自我提升RSI本地大模型玩家的玩法就变了。基元律动TGetQzonehistory 完整指南免费把 QQ 空间全部历史说说导出成 Excel 和图片GetQzonehistory 完整指南免费把 QQ 空间全部历史说说导出成 Excel 和图片 想翻几年前自己写的说说QQ 空间信息流却只能刷到近几年——网页爬虫数据分析创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考