超衍智能发布首个35B大模型Apex-35B-V1.0，21项基准测试20项领先同量级模型
由清华大学人工智能学院27岁助理教授陈勇超创立的超衍智能，于2026年10月28日发布其首个35B参数模型Apex-35B-V1.0。该模型定位为兼顾通用能力与研究能力，既能完成Coding、Agent、问答和深度搜索等常规任务，也能参与AI研究、计算科学和机器人仿真。在21项基准测试中，Apex-35B-V1.0相比同量级的Qwen3.6-35B-A3B在20项上取得领先；与Recursive Flint（40B）对比，取得18项领先、1项持平。在部分高难度评测中，该模型超越了参数规模达500B和800B的大模型。
据技术博客介绍，Apex-35B-V1.0基于Qwen3.6-35B-A3B进行中训练和后训练，加入了超衍智能自有数据集与研究轨迹。团队将递归自我改进（RSI）引入模型研发，让AI参与实验与结果分析，并将验证有效的成果用于后续研发。公司构建的自动化研究系统Apex Research覆盖了训练数据构造、自动化实验、训练方案探索以及GPU Kernel和推理优化等环节。在FrontierScience评测中，Apex-35B-V1.0拿到40.0分，超过753B参数的GLM-5.3；在PaperBench上取得60.9分，也高于GLM-5.3的42.5分。
超衍智能成立于2026年6月，成立仅四个月即推出首款模型。公司已完成两轮融资，融资总额接近4亿元。
- 2026-10-28 21:31 | 新浪财经：清华27岁助理教授杀入AI自进化赛道！首个35B模型刚刚亮相阅读原文
（来源：机器之心）编辑｜杜伟、冷猫AI 的下一次突破将从何而来？业界大佬们一两年前就已给出判断。Sam Altman 在《The Gentle Singularity》[1] 中谈到，AI 将帮助人类构建更强大的 AI 系统，并将 AI 参与改进 AI 的趋势视为递归自我改进（RSI）的早期形态。当 AI 有能力参与下一代 AI 的研发，技术进步就有机会形成新的加速循环。Dario Amodei 同样在《Machines of Loving Grace》[2] 中做了更大胆的推演，AI 有可能将未来 50 到 100 年的生物学进展压缩到 5 至 10 年完成。这个判断背后，是 AI 深度参...