元空智能发布端侧模型Boxer与两款Agent，端侧模型拿下惠普商务电脑预装

据量子位报道，出身北京大学的创业团队元空智能（元空AI）近期一口气发布了三款产品：端侧模型Boxer、面向办公场景的元空AI Work，以及面向科研场景的元空AI Science，把模型、Agent与设备串进同一条执行链路。

更值得注意的是商业化落地。报道提到，就在几天前，元空AI的端侧模型拿下惠普商务电脑预装，双方正式达成战略合作。元空AI Work与元空AI 35B端侧模型已完成与惠普Z系列ZGX Nano G1n AI工作站、ZBook 8 G2i移动工作站和Z2 Mini G1a台式工作站的深度适配，并开始面向制造、金融、医疗、科研等领域输出行业解决方案。

元空智能并非新面孔。三年前，这支北大团队靠国内较早一批AI表格产品ChatExcel出圈，短时间积累数百万用户；此后产品线从AI DataAgent延伸到国内首个对标Claude for Science的开源OpenAI4S项目，再到科研实验室e2Sci.com，逐步从办公场景走进更复杂的科研工作流。

Boxer的定位与主流做法不同：它没有一味追求参数规模，而是押注20B至100B的中尺寸区间。报道给出的理由很现实——10B以下的小模型足够轻，适合聊天与简单调度；200B以上的大模型能力更强，更适合高度开放的复杂问题；而做汇报、处理Excel、设计实验这类高频任务边界明确，却同时考验推理、规划与长链路执行能力，中尺寸是能力与设备负担之间更划算的平衡点。

能力侧，在元空自建的WorkArena评测中，Boxer-35B-A3B-v0-0819拿到73.1分，位列对比组第一，领先第二名10.3分，部分任务表现甚至超过一年多前的GPT-4o；部署侧，在40 TOPS算力和不到8GB内存占用下，Boxer仍能保留87.3%的原始模型任务效果。

Agent侧的落点同样具体。元空AI Work打通了目标、跨应用执行、结果验证、状态更新与继续工作之间的闭环，做表、查数据、写文档、做PPT乃至处理代码和文件，用户只需说清目标；报道还强调这套能力可以完整留在本地，断网也能继续干活，复杂任务中断后仍可接着执行。

元空AI Science则把能力从文献与数据分析延伸到真实实验设备，覆盖文献研究、数据分析、生信和蛋白质工程等任务，并把实验设计、执行到数据回流串起来，追求科研成果的可复刻、可验证、可追溯。支撑这套长期运行的是其Memory记忆飞轮：任务轨迹、环境事件与用户反馈会持续进入记忆，被重构为任务状态、知识资产和用户偏好，让Agent从一次性执行走向跨任务、跨设备的持续运行。

元空AI的判断是，静态互联网数据的增长红利已经见顶，而设备天然站在“任务发生”的现场，能持续沉淀行为轨迹、环境反馈与结果，这些数据再回流到后训练、强化学习或记忆系统，模型才有机会继续进化，于是有了“生产力＝元空端侧AI＝模型×Agent×设备”的公式。对元空AI而言，这次合作意味着它跨过了端侧AI一道更难的门槛：从技术可用走向规模可用。

后续看点在于，报道称元空AI还将跟随惠普不同SKU进入笔记本、工作站、服务器等更多产品线，并借助现有全球渠道向海外扩展；这套“模型＋Agent＋设备”的组合能否在制造、金融、医疗、科研等行业的真实业务中稳定交付，将决定端侧AI的付费理由是否成立。