基元律动（TokenRhythm）发布Agent原生模型NeoHorse-1.5-Flash Preview，基于Qwen3.8-Flash训练，总参数180B、激活参数6B，重点提升Agent任务执行与软件工程能力，目前开放限量内测。对照评测显示，相较基座模型，新模型在Agents' Last Exam上整体得分提高9.23分，在Natural Language to Repository评测上提高5.92分，物理科学任务提升超过20分，开发工具与测试、Web开发、安全认证与加密等方向亦有改善。该发布延续NeoHorse系列对递归自我改进（RSI）的探索，公司称其为该机制的“第二圈”。9月发布NeoHorse-1后，公司将上一代模型放回模型池收集执行反馈并用于后续训练，训练尺度从首轮4B、9B扩展至Flash档位。该路径依托TokenRhythm多模型平台与开源Agent产品OpenSquilla，通过路由信号与多模型融合结果差异识别能力短板、确定训练方向。模型发布翌日，OpenSquilla同步更新，支持按任务意图选择模型档位、重做时逐级升档，并支持独立更新推荐方案，用户无需升级客户端即可预览应用。