一匹黑马进入中国AI竞赛：StartLux

# 陈大年回归，入局大模型赛道 来源：https://chinaonchina.com/article/chen-dawei-returns-enters-the-large-model-sector 大事发生了——中国顶级国产大模型开发商中，冒出了一匹黑马。 一家新公司，其首个模型仅有270亿参数，在中国信息通信研究院可信AI大模型基准测试MCP专项中取得了总分第二的成绩。 力压它一头的，是梁文锋藏了近一年的杀手锏：拥有1.6万亿参数的DeepSeek-V4-Pro。 两者的差距仅有1.3个百分点。 这匹黑马，就是来自StartLux（原远点星辉）的StartLux-V1.0-27B-Preview。 是不是看起来有点陌生？别急，它的创始人和首席执行官是位老熟人：陈大年。 他被誉为互联网时代的程序员“教父”，其成就有目共睹： 盛大网络联合创始人、连尚网络掌门人，中国最早将“共享软件”概念引入的程序员之一。 退休十年后，他重返赛场，这次押注本地模型。 这与陈大年近期罕见的公开露面有关。 在盛达创新院成立18周年返校活动上，他公开阐述了“AI时代的八个非共识观点”，其中四点聚焦于本地模型。 本地模型将彻底颠覆云市场，三年内追平Claude，占据80%的市场份额。基于参数的模型竞赛将过时…… StartLux正是其理念的最佳体现。 公司的业务并未跟随行业潮流，而是专注于小而美的本地模型商业化，使其成为全球真正意义上的第一家本地模型公司。 作为首份面向市场的成绩单，StartLux-V1.0-27B-Preview不依赖云端，可直接在消费级PC上运行。 换句话说，这个规模小近60倍的本地模型，其智能体能力却足以媲美万亿级云端旗舰模型。 这底气从何而来？ ## 小模型大作为：27B超越1.6T 在揭晓答案前，先看看比较的对象是谁。 常言道，无人记得第二名，除非第一名是DeepSeek。 加之差距微乎其微，更值得深入探讨。 结果源自权威机构中国信息通信研究院可信AI大模型基准测试MCP专项，该测试围绕真实应用场景设定了六类任务： 位置导航、网页搜索、浏览器自动化、金融分析、代码仓库管理、3D设计。 另设综合评估，重点评估智能体在真实环境中的多工具协作、复杂任务执行与交互能力。 简而言之，MCP-宇宙并非根据模型回复来评分，而是看其能否真正办成事。这也是评判智能体质量的根本。 结果显示，StartLux-V1.0-27B-Preview综合得分39.25%，位列第二。 参数超2840亿的DeepSeek-V4-Flash-0731和1980亿参数的Step-3.7-Flash紧随DeepSeek-V4-Pro之后，仅差1.3个百分点。 同样270亿参数规模下，StartLux也以5.34个百分点超越了Qwen 3.6。 它在单项上同样表现出色，在位置导航、金融分析和浏览器自动化中排名第一，其他子项排名也很靠前。 我们来看两个案例，抛开数据不谈。 第一个问题是关于微软股票两年的投资，竞品为Claude Sonnet 4.6。 Claude的答案是：$47,254，89.02%。 视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/365CtdgGYFlEKNDICtoCfg StartLux给出：$47,499.09，90.00%。 看似相近，但在金融业，毫厘之差可能导致巨大损失。 仔细审视两个模型的推理过程会发现，由于缺失原始数据，Claude Sonnet 4.6误将2025年1月8日识别为非交易日，转而计算了前一日的收盘价。 相同情况下，StartLux会回溯原始数据，验证目标日期前后的市场走势，以确认准确的收盘价，然后才完成计算并生成可视化。 最终，StartLux得出的结论被证明是正确的，并且完全可验证、可追溯。 第二个任务更直接：同时要求两个模型在浏览器中搜索机票。 我无法打开浏览器或与谷歌航班等实时网站交互。我只能处理文本，没有实时浏览功能。要自行查找此航班，您需要：1. 访问google.com/flights 2. 输入新加坡（SIN）→ 北京 3. 选择单程，将出发日期设为今天起5天后 4. 按“直飞”和“经济舱”筛选 5. 查看结果——注意飞往北京的航班可能降落在首都（PEK）或大兴（PKX）。排除任何大兴到达的航班。 6. 比较价格，选择最便宜的直飞PEK的选项。如果您愿意，我可以帮您思考典型价格范围、此航线的航空公司选择，或寻找廉价机票的一般技巧。 其中，StartLux-V1.0-27B-Preview在约95秒内完成了搜索，找到一张中国国航的机票，标价$299。 相比之下，Claude Sonnet 4.6在导航日期选择、弹窗关闭和筛选菜单时需要更多截图确认，甚至在一次操作中意外触发了时间筛选面板。 200多秒后，它给出了$556的最低报价。价格更高，搜索时间仍是StartLux的两倍。 特别是在操作路径上，StartLux简洁得多，仅需12步，而Sonnet则需要整整21步。 这足以说明，在智能体任务中，参数规模已不再是唯一的决定性变量。 新的变量正通过后训练引入。 ## 降价不降能 StartLux-V1.0-27B-Preview并非从零开始训练。 它同样基于Qwen3.6-27B，但最终测试分数远高于Qwen，原因在于任务数据和自动化的后训练方法。 简单来说，StartLux训练了一个更强大的智能体，训练数据着重强化诸如任务理解、工具选择、参数构建、多步执行、状态检查和结果验证等能力。 模型需要学会的不仅是输出最终文本，还包括何时调用哪个工具、工具返回异常时如何调整、以及在何种情况下可以宣告任务完成。 进一步的训练将把这一过程推向更深层次。 团队自主研发了全新的、多维的、可验证且可扩展的模型迭代优化技术，采用AI训练AI（Auto Research）方法，使模型能在真实工具环境中自主执行任务，并根据环境反馈持续调整策略。 例如，前面提到的金融分析案例中的回溯修正，以及浏览器任务中的约束识别和路径选择，都是后训练最直观的体现。 据官方信息，StartLux-V1.0-27B-Preview也是国内首个使用Auto Research方法完成后训练的本地智能体模型。 这并不意味着Scaling Law失效了。 大参数云模型目前仍是主流选择，但StartLux也发出了明确信号：这并非唯一解法。 用陈大年的话说： Scaling Law是“过路仙女”，没有它，AI无法腾飞，但它只是途经了AI的发展路径，未来未必与其绑定。 业界也意识到了这个问题，大模型的技术路径目前呈现出明显的分化趋势： 一方面是坚信“大力出奇迹”的顽固派，参数从百亿扩展到千亿再到万亿，训练成本也呈指数级增长； 另一方面是以Harness为代表的智能体评估体系迅速走红，越来越多的专家和学者明确主张“少即是多”。 借用王阳明的话，知行合一，更高质量的“行”才是关键。StartLux提供了另一个模型精简化的例证。 这也解释了为何StartLux坚持本地模型。 一旦模型部署在PC上，对于长期任务，其成本结构可以从持续累积的云端token费用，转变为更可控的设备算力和电力消耗，同时模型也能更好地理解用户的长上下文，实现更个性化的目标。 不仅StartLux，Meta、Google和NVIDIA近期也加大了对本地小模型开发的投入。 但多数仍处于实验阶段或服务于小众群体，专注于本地模型商业化的公司仅此一家。 StartLux也表示，将稳步推进自身基础模型训练，并探索基于扩散的语言模型等新架构，只要方向正确，未来可期。 StartLux接棒了本地模型，既然这是一条非共识路线，掌舵者需要是两类人：敢于下注的人和能拿出结果的人。 StartLux的全明星团队正是如此，企业家与科学家携手组成了一支强大的联盟。 **StartLux创始人陈大年** 首席执行官陈大年此前已简要介绍，他是一位连续创业者，也是中国第一代程序员之一，与张小龙、雷军同时代成名，与马云、马化腾同年代创业。 他是国内最早引入“共享软件”概念的人之一，与兄长陈天桥共同创立了盛大网络及互联网创新摇篮——盛达创新院，也是国内爆红产品“WiFi万能钥匙”的孵化者之一。 可以说，他对中国市场用户和产品极为熟悉，本地模型也是他的舒适区。 **StartLux联合创始人郭全伟** 负责执行技术路线的是StartLux联合创始人兼首席技术官郭全伟。 郭全伟拥有阳明交通大学计算机科学与工程博士学位，研究领域涵盖本地部署大模型、Agentic AI、科学智能、金融智能及隐私保护机器学习。 加入StartLux前，他曾在AI科学公司幻量科技担任首席算法科学家，更早之前在台湾工业技术研究院从事数据隐私、数据脱敏和隐私保护机器学习工作。 他也是2024年TAAI最佳论文奖获得者，并作为第一发明人持有多项数据隐私相关发明专利。 StartLux另一位联合创始人罗永翔，是摩根士丹利亚洲前董事总经理。 陈大年懂产品和用户，郭全伟长期研究本地模型、智能体和数据隐私，罗永翔负责市场营销和投融资。这个组合非常契合StartLux，也将助力其长远发展。 至于团队最终想交付的，不仅仅是一套模型权重。 在StartLux的愿景中，本地智能解决方案应能一键部署，类似安装Office。用户无需理解量化、GPU内存配置和推理框架，也无需反复自行优化。 团队目前计划年内推出面向企业和个人用户的首代本地智能解决方案。 从这个角度看，StartLux的出现绝非只是“又多了一位玩家”。 它也意味着，继DeepSeek、Kimi等云端模型公司涌现后，国产本地模型也开始填补这一领域的空白。 从智能时代新星到互联网时代第一代程序员的轮回，模型的根本范式正在换挡——但纵观全程，中国公司始终在传递接力棒，奋力前行。 官方网站链接：https://startlux.com/