【导语：在刚过去的 WWDC 上，苹果 Siri 借 AI 重生，端侧模型成为趋势。一家中国公司明日新程将 Andrei Karpathy 提出的方向落地，其 4B 参数的新程 Alpha 模型在群体智能任务中打出千亿级大模型的效果，引发行业关注。】
当前，Token 成本成为 AI 大规模落地最硬的一道门槛。亚马逊员工大量使用 AI 工具，导致算力开销飙升，管理层不得不关停内部 AI 排行榜。行业正在经历第一次「Token 大撤退」，部分公司单日算力消耗已触及亿元量级。大模型能力越强、推理链越深，单次调用成本越高，GPU 成本营收比成为 AI 公司的命门指标。
明日新程将 Karpathy 提出的「认知核心」概念落地，推出新程 Alpha 模型。该模型参数规模为 4B，通过对开源推理模型进行强化学习训练，将知识与认知解耦，提升泛化和抽象思考能力。在群体智能任务中，新程 Alpha 达到了与 GPT - 5.4 等千亿级大模型等效的输出质量，且算力消耗和推理速度优势显著。
明日新程团队整理了 1800 年至 2020 年跨越 220 年的人类学术论文，梳理群体智能的演化脉络，在此基础上对开源推理模型做强化学习。例如，经过训练的模型能将围棋选手的决策模式迁移到日常生活场景。
新程 Alpha 解锁了三层递进的场景空间。第一层，提升多智能体决策质量，在 Harness 决策框架中，认知模型输出效果优于推理模型，带来多智能体协作系统决策链条整体质量的跃升。第二层，大幅缩减算力成本，4B 模型云端部署算力开销降低，还支持端侧部署，将算力成本转化为电力成本，对具身智能领域意义重大。第三层，解锁主动式场景，新程 Alpha 支持 24 小时不间断运行，成本可控，让主动式智能体成为可能。
明日新程由微软小冰创始团队创立，此前训练的开源模型 rinna 以 3.6B 参数登顶日本 Hugging Face 排行榜第一名，击败 65B 参数的 Llama。新程 Alpha 延续了其「用小参数赢大参数」的技术基因。
明日新程重仓布局 Harness 群体多智能体赛道，该赛道获得头部资本确认，OpenAI 投资 Isara 推动其估值达 6.5 亿美元。在该领域智能深度评测中，明日新程综合表现显著高于单一大模型。
编辑观点：明日新程的端侧认知模型新程 Alpha 为 AI 行业带来了新的希望，通过降低算力成本、提升决策质量和解锁新场景，有望推动 AI 产品形态的变革，群体多智能体赛道前景值得期待。
