国产RSI模型交卷！Flash模型靠它反打旗舰

RSI，彻底火了。

从硅谷一路烧到国内，「让模型参与训练下一版自己」几乎一夜之间成了AI圈最热的叙事。

不过热闹归热闹，目前真正拿模型交卷的还屈指可数。

而就在这一当口，「港股AGI第一股」云知声正式发布U2-Flash，率先交出一份国产RSI早期答卷。

△图源：云知声

在U2-Flash的后训练闭环里，模型已经开始深度参与自身演进：

从生成训练数据、分析执行轨迹，到巡检和修复训练系统。

然后，反常识的部分来了。

按行业惯例，Flash一般默认是「旗舰平替」，通常更快、更便宜，但能力相对打折。

结果U2-Flash呢？

速度和省钱能力的提升确实没含糊。相比U2，其生成速度提升2.1倍，Agent任务完成时间缩短35%，任务迭代步数和Token消耗也降低了20%至30%。

但能力不仅没打折，反而把上一代U2甩在了身后：

• DeepSWE v1.1从上一代U2的32分冲到64.6分，直接翻倍；
• TerminalBench 3.0从2.7分飙到24.3分，达到9倍；
• SWE-Bench Pro拿下61.6分，较前代提升10.5分。

而比成绩反超更值得关注的，是U2-Flash展现出的智能密度。

它采用稀疏MoE架构，总参数约266B，单次推理只激活约10B，不到总参数的4%，却在代码、Agent等任务上，交出了足以和主力模型正面掰手腕的成绩，部分表现甚至闯进万亿参数级模型所在的区间。

好家伙，这相当于把Flash的「不可能三角」直接掀了：

更快、更省，能力还跨了一代。

不说了，实测火速走起。

把Flash当干活主力，答案这次是：yes！

打开云知声MaaS平台，U2-Flash已经摆在首页，平台支持在线体验以及申请API调用。

重点看了下API，它同时兼容OpenAI和Anthropic两套主流协议，Claude Code、Trae、Cursor、Cline这些常用工具官方给了接入方式，剩下的Harness只要支持自定义模型，换下Base URL、API Key和模型ID就能接。

也不多折腾了，我直接选了手边的WorkBuddy，不到一分钟就显示调用成功。

顺带一提，U2-Flash还提供none、low、high和max四档思考强度，可以按任务难度在速度和推理深度之间切换，不过WorkBuddy这次没有开放手动切档，我也就没有强行横评。

刚准备给模型充点钱，结果一看后台，惊喜来了：

U2-Flash当前限时六折。

输入价格0.6元/百万Tokens、输出价格1.2元/百万Tokens、缓存命中价格0.12元/百万Tokens。

熟悉国内主流模型API价格的我知道，U2-Flash基本可以归属「便宜」这一档。

还没等我小氪一把，结果后台突然又跳出来一个活动页，嗯？？

9月15日至9月30日，人人都能免费领取1亿Tokens使用额度。

1亿Tokens，按一次代码仓库分析或长文档任务消耗几十万到百万Tokens计算，也够连续跑上数十到上百次。

那还等什么。

我直接拉了一个表格对比了一下U2和U2-Flash，然后挑出了三个需要重点测试的地方。

1、U2-Flash能不能把活干得又快又好？

2、遇到意外时，它能不能自己救场？

3、512K上下文到底是生产力，还是只是一串漂亮的数字？

△图片由AI生成

不过正式上强度前，先拿一项看起来有点「越界」的能力热个身。

U2-Flash虽然只支持文本输入输出，但接入Harness和外部工具后，照样能交付PPT，甚至搭建3D场景。

所以，我先让它做一份RSI科普PPT试试水。

PPT提示词是AI顺手帮我写的，我只给了一个大致方向，U2-Flash便自动搜集公开资料、梳理内容结构，再一路完成设计与交付。

老实说，效果有点超出我的预期，也让我更期待接下来的挑战了。

Case 1：不给Issue，自己找Bug

第一关，考主动发现问题。

为了排除模型见过答案的可能，我专门虚构了一个全新的ExpenseFlow报销统计项目。

仓库不大，现有测试也全部通过，表面看起来一片祥和。

然后，我悄悄在项目的统计和日期处理链路里，故意埋了三个坑：

• 一笔已经被驳回的报销，居然还能偷偷混进已报销总额；
• 一笔北京时间8月1日凌晨提交的记录，存成UTC时间后又被系统塞回了7月；
• 到了CSV导出环节，日期还会跟着一起串月。

没透露任何线索给U2-Flash，我火速扔下一句话：

请独立完成发布前验收，自己找问题、改代码、补测试，最后交付完整结果。

结果，它只用了7分6秒就准确揪出了全部问题，还附赠了一份内容详尽的验收报告。

（P.S. 测试前我提前准备了一个验收脚本，跑了一遍证明确实找对了）

Case 2：撞墙之后，能不能自己回来

第二关，我故意把环境弄乱，看它会不会被错误线索带跑偏。

这次的ProfileSync 2.0，是个同步用户资料的项目。

代码本该从新版API读取用户姓名，实际同步结果却是一片空白。

更麻烦的是，项目里的资料还互相打架：

README给了错误的启动命令，旧文档写着过期字段，历史日志又把问题甩给了网络。

U2-Flash得自己判断哪份资料可信，再找到真正的故障。

我给它的提示依然很简单：

请独立完成ProfileSync 2.0发布前验收，自行确认运行方式和接口契约，发现问题后完成修复、补充测试，并交付完整结果。

开局没多久，第一堵墙来了。

README让它「运行python app.py」，但项目里根本没有这个文件。

不过U2-Flash没有在错误指令上打转。

仅用时3分32秒，它便锁定真正故障、完成修复，还把测试从1项补到7项，最终全部通过。

Case 3：14份文件一股脑塞进去，能不能直接交稿

最后一关，轮到512K长上下文。

这次我模拟了一场真实的产品发布，把整套项目资料全部扔给U2-Flash：

14份文件、四种格式，几乎铺满一桌。

里面既有Brief、采访和产品白皮书，也有Release Notes、数据表、客户案例、会议纪要、合规说明和行业报告。

核心信息散落在不同文件里，还混着大量无关内容。

换成人工处理，光是挨个打开、筛选重点，就得忙活半天。

我直接让U2-Flash读完全部材料，交付一份完整DOCX：

包含1200至1500字发布稿、核心事实来源表、材料冲突清单，以及五个发布前待确认问题。

最终，U2-Flash用时8分36秒，成功完成任务。

对照原始材料，我特意抽查了两个最容易翻车的细节：

它没有沿用旧Brief里的10月8日，准确采用了最新版的10月18日；也没有误用旧版81.2%的成绩，更新为78.4%，并注明属于内部测试。

该更新的更新，该避雷的避雷，确实没被这一桌材料绕晕。

把榜单、参数和更多实测结果摊在一起看，答案已经很清楚了。

U2-Flash完成了Flash最难的一次升级：

速度和成本优势还在，代码、Agent和复杂任务能力也真正做了上去。

从找Bug、辨别错误线索到处理14份材料，它都一路跑到了最终交付，展现出了主力模型该有的执行力。

换言之，至少在这轮测试里，U2-Flash已经可以放进「默认首选」那一栏。

U2-Flash背后的「后训练闭环」

那么，一个单次只激活约10B参数的模型，凭什么把能力推到这一步？

云知声给出的答案有两个：一是数据，二是后训练闭环。

数据部分不必多言，云知声已经说得足够清楚直白：

深耕行业十余年，云知声积累了海量真实场景数据与高质量标注能力，这为后训练提供了不可替代的数据质量壁垒。好数据是好模型的第一性原理——正是多年沉淀的高质量数据，让U2-Flash的后训练效果远超纯规模驱动的方案。

重点看下这个后训练闭环，用一张图概括就是：

△图片由AI生成

原理确实不复杂，真正难的是让它高效转起来。

其中有三个关键。

第一，自主任务生成，解决「练什么」。

固定题库迟早会被刷穿。

U2-Flash会根据当前能力动态生成新任务，专门挑选那些「现在还做不好，但已经接近突破」的问题。

模型每进步一截，题目就跟着升级。

目前，这套闭环已经自主构建出近10万道高质量SWE任务，覆盖多种主流编程语言。

第二，异步Agent RL，解决长任务「怎么练」。

Agent训练特别耗时间，一个任务可能要连续调用几十次工具，中间还得等待代码运行和环境反馈。

传统同步训练里，只要有一条任务没跑完，其他环节就得跟着等。

而U2-Flash直接把任务拆给多个Worker，让它们同时进入不同沙盒执行。有人跑代码，有人调工具，有人尝试另一条路径，后方的策略更新则持续进行。

同时，系统会给关键Action做标记，把最终的成功或失败，一路追溯到真正决定结果的那一步。

相比同步训练，这套异步架构让单位时间内产出的有效训练轨迹数量提升约60%。

落到用户侧，就是模型更少反复试错，更快收敛到有效路径。

第三，多教师在线策略蒸馏，解决训练结果「怎么判」。

多领域训练最怕「按下葫芦浮起瓢」：

代码能力上去了，数学、Agent或指令跟随又掉下来。

云知声先分别训练数学、代码、Agent等专项教师模型，再让学生模型自己生成轨迹，由不同教师逐Token打分。

模型在哪一步走对、从哪里开始跑偏，都能获得更细的反馈。

这套方法让U2-Flash达到同等能力所需的训练步数减少约55%，多种专项能力也能在复杂任务中协同发挥。

进一步，整个闭环还延伸到了训练系统本身。

U2-Flash可以参与机器巡检、故障定位、修复和任务重启。

官方数据显示，训练故障的平均恢复时间已经缩短至人工介入模式的三分之一左右。

所以现在再看U2-Flash为什么能同时变强、变快、变省，我终于悟了。

后训练让它学会更早选对工具、更快发现错误，把无效试探和Token浪费一起压了下去。

这正是U2-Flash所谓「高智能密度」的核心：

参数不必每次全部上场，但被激活的每一步，都尽量用在刀刃上。

在这套闭环里，模型已经开始参与生成训练数据、分析执行轨迹，甚至维护训练系统。

文章开头提到的RSI，到这里终于有了一个看得见的早期形态。

国产模型向RSI迈出第一步

不过估计大家和我一样，还是有点迷糊：

现在AI圈多少有点「万物皆可RSI」的意思，模型会反思叫RSI，能生成训练数据叫RSI……

谁才是真的？

虽然概念本身并不新鲜，但严格来说，目前还没有一套被全行业共同接受的定义。

早在1965年，统计学家I.J. Good就设想过一种「智能爆炸」：

一台足够聪明的机器，可以设计出比自己更聪明的机器，后者再继续设计下一代，能力由此滚雪球般加速。

1993年，科幻作家兼计算机科学家Vernor Vinge又把这套想象推向了「技术奇点」。

很长一段时间里，它听起来都更像科幻小说的终极剧情。

△指路I.J. Good论文第3页

现在，技术终于追上了这场想象的一角，RSI也由此被纳入工程范畴。

作为拥有最前沿大模型的硅谷双星，OpenAI和Anthropic已经分别给出了自己的判断。

Anthropic的口径相当严格：

AI只有能够自主设计并开发出比自己更强的后继系统，才算实现完整的递归自我改进。

OpenAI划定的观察范围更宽。

只要模型能够加速AI研究、推动自身能力提升，就已经属于「AI Self-Improvement」；但到了Critical级别，标准同样会陡然收紧，要求模型能够完成全自动AI研发，或者持续把一代模型的升级周期压缩到原来的五分之一。

两家的尺子不完全一样，指向的核心却越来越清楚：

真正的分水岭，在于一次改进能否沉淀下来、进入下一轮，再继续推动新的改进。

至于这条路具体怎么一步步走，翻了一圈，目前海外尚未形成一套统一的RSI升级路线图。

国内这边最近倒是刚好冒出了一篇论文综述：《The Last AI Built by Humans: Toward Genuine Recursive Self-Improvement》，来自上海交大、清华、上海AI Lab等机构的研究者，干脆按照模型接管「自我改进闭环」的程度，画出了一张从L1到L5的路线图。

虽然这还不是行业统一标准，但至少给「万物皆可RSI」提供了一把相对清晰的尺子。

△图片由AI生成

而按这套最新分级，U2-Flash已经显露出明显的L3特征：

它仍运行在人工设定的沙盒、规则和授权边界内，却开始参与决定下一版自己该学什么。

这也让云知声U2-Flash在行业里的位置愈发清晰。

过去一年，多份国产前沿模型技术报告都指向了相似的变化：模型开始参与生产训练任务，在可执行环境中积累轨迹，再通过强化学习与专家蒸馏，把这些经验转化为通用能力。

后训练的竞争，已经从「人给模型准备多少答案」，升级为「模型能否持续为自己创造有效经验」。

U2-Flash不仅跑通了这条完整链路，还把效果兑现到了代码、Agent和推理成绩上。从技术体系的完整度与实际能力增益来看，云知声无疑已经具备与国内头部厂商同台较量的后训练能力。

不过，还有一个经常被忽略的现实问题是：

对国内模型而言，能否适配国产算力，直接关系到这套自我迭代体系能否稳定、可控地长期运行。

越往L3之后走，模型越需要反复生成数据、执行任务、接受训练和重新验证。

循环跑得越快，对算力、推理框架和集群调度的要求就越高。

所以也不难理解U2-Flash为什么强调对国产算力的适配：

U2-Flash已经围绕主流国产算力平台，对模型架构、核心算子、推理框架和集群调度进行适配优化。实际服务中，它在国产平台上的吞吐、时延、并发和集群扩展效率正在持续提升，部分场景已接近NVIDIA GPU方案。

当然，U2-Flash还只是云知声的一轮初步实践。

一旦这套闭环持续转动，模型能力就有机会从单次升级走向持续复利。

这也是云知声全力押注RSI最具想象空间的地方。

「最后一个由人类造出的AI」尚未出现，但第一批参与打造下一版自己的国产模型，已经上场了。

传送门：

https://maas.unisound.com/models/u2-flash

文章来自于"量子位"，作者 "一水"。