前华为盘古负责人王云鹤创业RSI，推出1250亿参数智能体大模型

智东西11月5日报道，前华为盘古大模型负责人王云鹤已经创业，公司名为 RSI，并推出了一个1250亿参数的智能体大模型。

报道给出的信息集中在两点：人的去向和产品的定位。王云鹤此前负责华为盘古大模型，如今以创业者身份出现；RSI 则把“智能体大模型”直接写成了产品方向。

1250亿参数的规模意味着，如果这个数字对应的是完整模型权重，RSI 要解决的是模型本体的能力问题，而不只是工具调用流程的编排。对一家新公司来说，选择在这个量级上训练，等于把赌注压在“底座能力决定智能体上限”这一判断上。

业界对“智能体大模型”并没有统一口径。一种做法是在通用模型外面套一层调度框架，由框架负责拆解任务和调用工具；另一种是把多步规划、工具使用、长任务执行写进训练目标，让模型自己完成这些动作。后者的训练成本高得多，但对复杂任务的稳定性通常更好。

从大厂核心团队出走的创业者在2026年并不少见，值得关注的是他们带走了什么。训练一个大参数模型需要的不只是算法，还有数据管线、分布式训练工程和评测体系，这些经验往往比单点技术更难复制。

报道没有披露的部分同样关键：模型是否开源、上下文长度、评测成绩、训练成本以及融资规模。这些决定了 RSI 的产品是能被开发者直接使用的开放权重，还是只通过 API 提供的闭源服务。

智能体赛道已经相当拥挤，从编程助手到企业流程自动化都有成熟玩家。1250亿参数的模型如果只在参数规模上做文章，很难形成差异；真正的分水岭会出现在具体任务的成功率、单次任务成本和可审计性上。

后续可以观察三个信号：技术报告或模型卡是否公开、是否给出可复现的评测、以及首批合作客户落在哪个行业。在这三点明确之前，1250亿参数更多是一个方向声明，而不是一个可验证的能力结论。