上海人工智能实验室放出纯文本代码 Agent 模型 Atria Dawn Preview,底座在 744B MoE 上训练,代码和权重宣称按 MIT 协议开源。
卧槽兄弟们,一只踩着自行车往前蹬的白鹈鹕,
一枚自己揪出装配错误的长征七号,
一架能剖开看起落架的战斗机,
还有一个能把你玩爽的火灾逃生训练场。
这四个八竿子打不着的东西,
竟然全是由同一个纯文本大模型交出来的!!
它是上海人工智能实验室刚放出的 Atria Dawn Preview,发现官方号这两天刚在 X 上低调露头@AtriaASI。
我把自己上机实测跑的单文件网页,
和官方三个硬核回放剪在了一条视频里,
看完直接推翻了我对代码 Agent 的认知,
喵的这代差拉得真的太狠了!
先说我自己亲手跑的这只鹈鹕骑车:
就丢给它一句话需求、没给任何素材,
它直接甩回来一个单文件网页。
零外部图片、零外部依赖库,双击丢进浏览器直接开骑!
手搓的简易 IK 逆向运动学让蹼足跟着曲柄自然弯伸,
喉囊里的小鱼还顺着重力晃,按空格能停,
系统切到减少动态效果它还老老实实给了静止回退态,
这种前端老手都未必记得写的无障碍细节,
它一次成型全带上了。
后面三个是官方对过的回放和实机成品,
不是我从零跑出来的,但正因为是官方素材,
才更看得出它真正的野心:
1️⃣ 长征七号 CAD(自己抓组装错误):
不是画个像火箭的外壳,而是先上网查结构,再参数化出一整棵 STEP 装配树,一级二级、贮箱、尾裙全能拆开。最绝的是它自己抓出一个组装错误:一个公共函数在闭合型面时把半径当成了高度,十台发动机凭空多出六万多立方毫米的假碰撞!这种错拓扑合法、布尔也闭合,普通检查直接放行,它硬是靠喉口位置一点点比对把坑挖出来,修完再验:147 处检查,失败为零;
2️⃣ 现代战斗机 CAD(科研式协同改稿):
按九个子系统铺开零件清单,标清哪些自己建模、哪些是外购件,把十一个零件批量生成再逐个校验。中途人打断它,指出上一版把后起落架舱门弄丢了,它就倒回去改铰链、调开门角度,确认 66 处装配互不干涉,再藏掉机身露出起落架、切线框拉起飞仿真。这不是一锤子抽卡,是被人打断了还接得住、改得动;
3️⃣ 火灾逃生 3D(能被你玩砸的单文件):
单文件就能打开的第一人称训练场。七楼夜间失火,查门温、打湿毛巾、低姿过走廊、关燃气、到阳台用缓降器。湿毛巾得先开水龙头打湿且只能顶一阵,靠火太近热辐射真扣血,走错一步结算时一条条复盘扣分再给安全评级。它厉害的不是会做游戏,是交出来的东西能被你亲手玩砸。
四个东西看着跨了动画、工业建模和交互,底层其实是同一套逻辑:
模型在脑子里推理,Harness 像项目经理一样盯死任务状态和失败重试,真实环境充当那个不留情面的考场。
代码语法对根本不算完,文件在不在、几何对不对、事件监听通不通,全在环境里验过、拿到外部绿灯,它才交差。
而且这不是靠几个 Demo 唬人,
官方跑分图里看得明明白白:
最考验 Agent 自主干活的 AutomationBench 它冲到 53.8 表内最高,
网安 CyberGym 拿下 86.5 登顶;
但转头看右下角纯软件工程的 SWE-Bench Pro,
它只有 59.6,明显落后 Claude Opus 5 的 74.7,
甚至在机器学习跑分 MLE-Bench 上也被一线闭源压着半头。
看懂这个落差,反而彻底把它的真实定位说透了:
它赌的从来不是谁裸写算法题更溜,
而是谁能端到端把一件复杂任务办成、
还能在真实环境里自己验证交差。
更反差的是团队背景:
底座在 744B 的 MoE 上训练,
代码和权重宣称按 MIT 协议开源,
而研发主力约三分之二是上海人工智能实验室联合复旦、中科院软件所、人大、中科院自动化所、华东师大和哈工大等中国知名高校的的在校学生,复旦副教授桂韬带队,一群还在读书的人在做给科研工作者用的智能体。
当然,几盆冷水必须提前浇透:
→CAD 回放不等于工业适航认证,火灾网页不等于消防权威资质,单次受限 Demo 更不等于你随手一句就能造出火箭,
→它是纯文本模型,画面全是代码算出来的 ,
虽然开源协议挂上了,
但目前权重文件和本地部署还没就绪,
别急着本地折腾,实测先走 API。
但抛开这几个炸裂的画面,
真正让我感受到那种无声压迫感的,
是它挑明的这件事:
大模型靠字迹工整、吐一段漂亮代码骗及格分的时代,
正在彻底过去,
下一道分水岭不是谁说话更像人,
而是谁交出来的东西,
真的能打开、能检查、能改、能被外部环境验证。
四个交付物里我自己最喜欢那只鹈鹕,
被火箭自己抓 bug 惊到的,评论区举个手hh。
holy shit,当全网都在用聊天框把 Agent 当玩具玩, 国内实验室已经把自主闭环推到恐怖的境地了, 96 个研发人员里 65 个是在校学生,学生组长占了 70%, 就是这样一支年轻团队,反手甩出了一个 744B 的 MIT 开源 Agent 怪物。 本以为又是哪个团队在吹牛逼,点开代码库给我看愣了: 744B 的 MoE 巨模,1.5TB 权重直接按 MIT 协议开源,没有闭源套壳,没有任何遮掩。 这个刚刚发布的 Atria Dawn Preview,正在把整个开源社区的认知撕开一道口子。 基于 GLM-5.2 的 744B 巨无霸 MoE 基座,约 1.5TB 权重直接以 MIT 协议开源,没有任何锁仓套路。 更反常的是扒开团队名单后的物证: 96 名主创里 65 个是在校生,专项组长学生占了 70%, 一群甚至还没毕业的年轻人,在后训练里用 Coding Agent 协助搞出了这个大家伙。 它展示的能力已经彻底脱离了日常调 API 的嘴炮阶段: 1️⃣ 科学自动化: 禁掉外网搜索,纯靠 100GB 气象数据,自己设计并跑了 45,000 步训出一个 4 亿参数的天气模型,1 分钟推演一周天气; 2️⃣ 工程闭环: 给自然语言需求,20 分钟内手搓交付一个可运行的 MiniOS; 3️⃣ 安全攻防: 扔进隔离靶场,从排查攻击面、挖出漏洞到验证并打补丁,全链条自主跑完。 以前是人写代码教 AI 怎么当工具, 现在是人给出验证环境,AI 负责在死循环里迭代到结果成立。 这不是聊天机器人的小打小闹,这是通向递归自我改进的第一块公开试验田啊。 744B 跑在本地确实很重,但这种把开放问题推到可验证交付的开源尝试,必须狠狠点赞。 https://t.co/bTCHEJmWxI在 X 查看被引用的帖子
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