从 MiroMind出来半年多，清华AI大牛代季峰的大模型公司完成新融资。
智能纪元AGI 9月18日消息，就在刚刚，据The Information报道， 清华大学 电子工程系副教授代季峰 今年2月低调创立的中国AI模型初创公司Naive AI，目前已完成三轮融资，共4亿美元（约合人民币26亿元），接近30亿元。
投资方包括腾讯、红杉、IDG资本等，目前估值已超过14.2亿美元，约合95亿元以上，接近百亿。
报道称， Naive AI最早将于本月发布其首个开源AI大语言模型，作为新玩家加入国内白热化的大模型战局，与 DeepSeek、月之暗面（Moonshot）和阿里Qwen一同竞争。
据悉，Naive AI 由代季峰掌舵。
代季峰，清华大学电子工程系副教授。2009年和2014年于清华大学自动化系分别获得工学学士和博士学位，博士导师周杰教授。
2014年至2019年，他在微软亚洲研究院视觉组工作，担任首席研究员、研究经理。
2019年至2022年，代季峰在商汤科技研究院工作，担任执行研究总监。2022年7月全职加入清华大学电子工程系。他的研究聚焦于智能体与持续学习，以通用人工智能为目标探索前沿技术。
代季峰的研究成果在Google Scholar引用达7万余次。其中，他研发的准确快速的物体识别算法R-FCN，被评价为“三大目标检测元模型之一”，BEVFormer得到英伟达CEO黄仁勋等工业界与学术界领军人物的高度关注。
过去十年间，他的研究横跨深度学习、计算机视觉、基础模型和智能体 AI 等方向。
过去七个月里，这家公司一直极为低调：其官网 naive.ai 只挂着一句口号 "100x Intelligence for the pioneers"（为开拓者奉上百倍智能），没有任何公司介绍，社交平台至今未发布任何内容。
据知情人士透露，Naive AI 的投资方包括腾讯、IDG 资本、MPCi（经纬创投）和红杉资本中国（HongShan）。
三轮融资金额分别为：第一轮 1 亿美元、第二轮 1.8 亿美元、第三轮 1.2 亿美元；最近一轮刚以投后估值 14.2 亿美元交割完毕。
代季峰这家初创公司的快速融资，是中国更大趋势的一个缩影。
今年以来，不少学术研究者和其他创业者纷纷创办自己的 AI 实验室并迅速拿到融资。不过，大多数中国“新势力实验室”专注于具身智能和世界模型，Naive AI 是少数仍在押注大语言模型的公司之一。
据知情人士透露，Naive AI 并没有通过耗资巨大的预训练流程从零开始造模型，而是基于一款已有的中国开源模型来构建自家大模型（该模型也叫 Naive）。目前尚不清楚它用的是哪一款，猜测可能是智谱、Kimi等。
相对于其他基模公司，代季峰赌的是：那些擅长在开发后期（包括中期训练和后训练）打磨模型能力的开发者，依然有自己的生存空间。
据知情人士透露，这家员工不足 100 人的初创公司会先修改预训练模型的结构，再通过强化学习等流程对其进行精炼，以求在各类任务上取得更好表现。公司同时在研究 "递归式自我改进"（RSI）—— 即让 AI 模型自动升级自身的能力，这也是 OpenAI、Anthropic、谷歌等众多厂商的核心方向。
Naive AI 借力其他实验室现有开放权重模型的做法，与美国一些新晋实验室颇为相似。
前 OpenAI 高管 Mira Murati 领衔的 Thinking Machines Lab 今年 7 月发布首个大模型 Inkling 时，就承认 Inkling 的架构设计 "很大程度上遵循"DeepSeek 于 2024 年底推出的 V3 开放权重模型；现归 SpaceX 旗下的 Cursor 也表示，其自研编程模型参考了中国 Z.ai 的模型。
国内头部投资人之所以愿意下注 Naive AI，主要是出于对代季峰个人专业能力的信任。
几年前，他开发的 InternVL 是一款在当时学术界被广泛采用的开放权重模型。去年，他与陈天桥创立了MiroMind公司，参与打造 MiroThinker，这是 一款面向多步网络调研、金融分析等复杂任务的开源 AI 智能体，在 Reddit 等平台上收获了开发者和开源社区的正面反馈。
但据报道，由于与希望将团队整体迁出中国的联合创始人产生分歧，戴继锋已于今年 1 月离开 MiroMind。
不过，与近年来由离开 OpenAI 等行业巨头的研究员创办的美国AI实验室相比，这些中国 AI 初创公司的估值仍相形见绌。
例如，Thinking Machines Lab 正洽谈以至少 400 亿美元的投前估值融资 50 亿至 60 亿美元，更不用说OpenAI和Anthropic，估值已经超过千亿美元、万亿规模。
由于融资和退出渠道更为有限、国内市场变现偏难，中国科技初创公司的估值通常远低于美国同行， 比如智谱市值已经跌到 3631 亿港元左右，而MiniMax市值大约在1058亿港元左右。
这条消息有趣的，不是 Naive AI 融了多少钱，而是它选了一条和大多数明星实验室不一样的路：不碰预训练，直接在别人的开源模型上动刀。
代季峰改结构、上强化学习，赌的是后训练这一段。这事儿听着像取巧，但把视线拉远一点会发现，Thinking Machines 发 Inkling 时明说架构跟着DeepSeek V3走，Cursor 直接拿 Z.ai 的模型改自己的编程助手，头部新实验室已经不约而同在做同一件事。
预训练的门槛正在被开源模型一点点磨平，下一阶段拼的是谁更会“调教”，而不是谁烧得起更多 GPU。只是这招到底灵不灵，得看 Naive 这个月交出来的东西，现在谁都没法打包票。
真正刺眼的是估值。Naive AI 投后 14.2 亿美元，Thinking Machines 传出来的 pre-money 估值已经到了 400 亿美元上下，差了快三十倍。
两个团队做的事其实差不太多，都是在开源模型上做后训练和智能体。但这更像是在说另一件事：资本愿意为美国新实验室押注的是退出预期，而国内投资人愿意掏的，是明天能不能接到 API 里收钱的那点钱。两边都清醒，只是清醒的方向不一样。
最后值得记一笔的是代季峰这个人。他在新公司身上拿到了百亿估值，投资人押的是他后训练那套本事，这没问题。
但我更好奇的是另一件没写在融资新闻里的事：这次跟着他重新出发的，到底是哪一批人，他们又在哪儿写代码。
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