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今日，清华系大模型公司Naive.AI发布首个开源模型Naive-N0.5-Flash，总参数量309B，采用MoE架构，单token激活15.5B参数，原生支持100万token上下文，权重与推理代码以MIT协议开放。
公司注册名为北京智衍慧生科技有限公司，2026年2月成立，由清华大学电子工程系副教授代季峰创立。
代季峰2009年和2014年在清华大学自动化系取得学士与博士学位，2014年至2019年在微软亚洲研究院视觉组任首席研究员，2019年至2022年任商汤科技研究院执行研究总监，2022年7月全职加入清华。核心团队包括前MiroMind成员及来自商汤、微软亚研院的专家。
代季峰
Naive.AI今年以来已完成三轮融资，总融资额达4亿美元，投后估值14.2亿美元。
首轮融资1亿美元，第二轮1.8亿美元，第三轮1.2亿美元。
Naive-N0.5-Flash基于小米开源模型MiMo-V2.5构建，48层Transformer中39层为滑窗注意力、9层为DeepSeek稀疏注意力，全网络不使用全注意力层。
配套推理系统NaiveRT由AI主导优化，标准模式下单用户推理速度50 token/s，极速模式最高2000 token/s。模型专为编码和AI研发设计，研发过程由AI模型直接参与，负责写代码、运行实验、监控进度并迭代。
公司目前员工不足100人，未选择从零预训练路线，而是基于已有开源权重模型做结构修改与强化学习优化，同时研究递归自我改进技术。
官网此前仅有一句标语“100x Intelligence for the pioneers”，9月才开通X账号。
Naive.AI官网截图
三轮融资4亿美元、估值14.2亿美元，Naive.AI在七个月内完成了国内NeoLab赛道最快的资本积累。
代季峰的学术与产业履历为这轮融资提供了背书，但真正决定估值能否撑住的，是Naive-N0.5-Flash在编码Agent场景中的实际表现。
公司选择基于MiMo-V2.5做后训练而非从零预训练，这条路线的成本效率高，但模型能力的上限也受基座约束。
100万上下文和不含全注意力层的架构设计，指向的是长文档编码和AI研发自动化两个具体方向，后续需要关注的是API 调用量和开发者反馈。
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