闭源RSI的严父：18个Agent自主科研，Kimi K3靠Harness逼近Opus 5

闭源RSI的严父：18个Agent自主科研，Kimi K3靠Harness逼近Opus 5 量子位

闭源RSI的严父：18个Agent自主科研，Kimi K3靠Harness逼近Opus 5

开源AI基础设施公司Prime Intellect在最新的一项研究中提出：

借助多智能体Harness，可以把监控和具体实现交给更小、更便宜的开源模型，，从而让“AI开发AI”变得更便宜，甚至效果更好。

在实验中，他们把Fable 5、Opus 5、GPT-5.6 Sol、Kimi K3等18个前沿模型，扔进了一场nanoGPT优化器速通。

结果，开源权重模型Kimi K3搭配Prime Agent Harness后，在原始结果页中跑出了2930步的成绩。

这不仅超过了GPT-5.6 Sol的3042步，距离Claude的旗舰模型Opus 5的2920步也只差10步。

换句话说，在AI研究这件事上，一套由开源模型和Harness组成的系统，已经能够超过部分顶级闭源模型，甚至逼近第一梯队。

某个最强闭源模型率先跨过“AI开发AI”的临界点，然后不断自我迭代，把其他玩家越甩越远，最终赢家通吃。

模型不一定非得最强，只要底下这套科研机器足够高效，开源模型同样可以靠更高的试错吞吐量追上来。

而这，也进一步展示了Harness这类Agent编排框架，在AI4AI、AutoResearch上的潜力。

简单来说，这次Prime Intellect的实验，就是让十几个前沿大模型，去速通Karpathy那套著名的nanoGPT训练任务。

Prime Intellect做的，是直接把AI扔进一个目标明确、反馈快速的真实训练任务里，看它能不能像人类研究员一样，不断提出假设、跑实验、看结果，再继续往下改。

Agent一开始会拿到一份带有baseline超参数的训练脚本，同时只得到一个提示：现在这套方案还不够好。

究竟是换一种更好的预条件方法，给权重和更新幅度加上限和下限，调整学习率schedule，让高学习率保持得更久，还是在训练后期加入权重平均，都得靠Agent自己一点点试出来。

用尽可能少的training steps，把一个1.24亿参数GPT的验证集loss降到3.28以下。

为了让大家从同一条起跑线出发，Prime Intellect把baseline定在了3290步。

于是呢，整个比赛就变成了从3290步出发，看谁能把这个数字压得更低。

压得越低，说明它找到的训练recipe越高效，也就越接近顶尖人类研究者已经做到的水平。

具体的，参与测试的包括Fable 5、Opus 5、GPT-5.6 Sol、Kimi K3、Grok 4.5、GLM 5.2、Muse Spark 1.1、DeepSeek V4 Pro、Grok 4.6、Muse Spark 1.2、Qwen 3.8等共计18个前沿模型。

每次启动之后，Agent会拿到三样东西：代码仓库、一份规则手册，以及一条目标指令。

改优化器、写代码、启动训练、比较loss、判断结果是不是噪声、决定下一轮实验做什么，全都由Agent自己完成。

值得一提的是，为了防止它们直接上网抄现成答案，整个过程还被锁进sandbox，并且彻底断网。

最终，Prime Intellect一共跑了153次全自主实验，单次最长持续超过8天。

最终有效的那些招数，无论是normalization、学习率调整、权重平均还是各种optimizer技巧，基本都能在已有研究里找到类似思路。

但也正因为大家最后找到的idea差不多，另一个现象反而变得更明显：

弱模型常常一个seed跑差了就放弃，强模型会换seed、重新消融，甚至等recipe变了以后，再把旧方案捡回来重测。

Opus 5重新调β2后刷出了新纪录，Fable 5一次重新探测旧方案，又省下了31个steps。

它们会先判断一个小提升到底来自真实改进还是随机波动，再决定值不值得继续烧算力。

甚至有模型发现，同一个seed重复跑，loss也会因为GPU非确定性发生变化，随后直接围绕这个现象重做实验流程。

Kimi K3会自己写实验函数、比较loss曲线、恢复baseline，甚至搭一个小型数值实验室，先验证Newton-Schulz，再把结论带回真实训练。

从3290步baseline，到2600步的人类纪录，中间一共有690步优化空间。

Fable 5已经吃掉了564步，相当于走完其中大约82%。到这里，这次实验真正有意思的地方才出来。

因为如果十几个模型最后想到的东西都差不多，那么至少在这种研究任务里，idea本身可能没有大家想象中那么稀缺。

真正影响成绩的，反而是能不能多试几个方向，能不能更快排除错误，能不能抓住那些很弱但真实存在的信号，再把它们一轮轮叠起来。

而这，也正好解释了Prime Intellect为什么接下来把重点放到了Multi-Agent Harness上。

既然大量工作都落在写代码、跑实验、盯结果、做验证这些环节，那么就没必要每一步都调用最贵的前沿模型。

可以让更便宜的开源模型负责监控和实现，把真正需要判断的环节留给更强的模型。

而当一次试错越来越便宜，AI科研能力的提升，也就不一定非得等下一个更强的大模型。

所以Prime Intellect下一步还准备把Speedrun扩展到训练栈的更多环节，同时继续放大实验规模。

从这个角度看，Multi-Agent Harness真正想加速的，也不只是nanoGPT。

这其实还真有点像OpenAI研究员翁家翌之前在Why Not TV里提到的一个判断：

真正拉开差距的是 infra（基础设施）的迭代速度——谁能更快、更稳地验证想法、修 bug、跑实验，谁就能赢。

怎么让一个还不错的模型，以足够低的成本，把实验循环跑得足够快。

而且值得一提的是，在Kimi K3的测试中，正是Prime Intellect自家的Prime Agent Harness给模型提供了一个持久运行的 IPython 内核，让它们可以围绕研究任务，自己搭建和迭代一套工作流。

而这套内核也让K3得以在实验中，可以主动推翻自己的假设，从而提高效率。

因为如果模型的能力短期内没有突然跳升，那么接下来最容易继续扩张的，可能恰恰就是模型外围的科研基础设施。

让它拥有更长时间的工作状态、更顺手的实验工具、更便宜的执行模型，以及能够同时跑更多假设的Multi-Agent系统。

也可能是一台越来越便宜、越来越快、越来越不知疲倦的AI科研机器。

而如果AI开发AI最终真要进入指数级加速，Prime Intellect给出的这条路线至少提醒了一件事：

决定速度的，未必只有上面那个模型有多聪明。下面那套让它不断试错的机器，同样重要。

[1]https://www.primeintellect.ai/blog/measuring-autonomous-research

[2]https://www.primeintellect.ai/blog/prime-agent

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