股票配资平台是否有长期运营记录 商汤绝影发布端侧多模态智能体基座大模型Sage，打通「舱驾一体」方案量产模型路径

“PinchBench实测94%最佳任务完成率，领跑主流大模型。”

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作者：苏打

元股证券:ygzq.hk

编辑：tuya

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出品：财经涂鸦（ID：caijingtuya）

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公司情报专家《财经涂鸦》获悉，4月22日，商汤绝影正式发布端侧多模态智能体基座大模型Sage，首次将云端级智能体能力落地端侧。

据悉，Sage采用MoE架构，总参数量为32B，激活参数仅3B，打破“只有大模型才能做好智能体任务”的惯性认知，超越众多大参数量云侧旗舰，成为行业内首款在车端实现复杂智能体能力的基座大模型，并已在英伟达 Orin X 端侧平台实现部署。

作为端侧智能体基座，Sage可接入OpenClaw、Hermes等主流Agent框架，为更多端侧智能体落地提供核心支撑，可覆盖出行、家庭等全场景。

在公开Agent评测基准PinchBench中，Sage端侧大模型最佳任务完成率达到94%，超越Claude-Opus-4.6、GPT-5.4、Gemini-3、Gemma-4、Qwen3.5-27B、MiniMax-M2.7等国际主流云侧和端侧大模型。

PinchBench是龙虾之父Peter Steinberger推荐的公开Agent评测基准，面向真实Agent工作流评测，重点考察模型在工具调用、多步推理和任务闭环执行中的综合能力。

与此同时，PinchBench评测要求模型完成真实任务执行，并综合衡量成功率、速度与成本，因此测试周期更长、资源消耗更高，单任务token消耗就可达数十万量级。正因如此，模型在PinchBench上取得的精度表现，更能体现其在复杂真实场景中的综合能力与稳定性。

Sage跑赢背后，是商汤绝影围绕Sage后训练阶段自研的两项关键技术：SCOUT和ERL。前者让模型“学得又快又省”，后者让模型“做事不出错”，重点突破智能体在学习效率、训练成本和复杂任务稳定执行上的行业挑战，解决了让车载大模型从"能听懂指令"进化到"能独立办成一件复杂的事"的行业公认难题。

另外，在不同能力维度的公开基准上，Sage亦全面领先本月最新发布的同量级端侧旗舰模型 Google-Gemma4，把端侧模型的能力天花板抬到了一个新的水位。

这些专业能力落到真实车舱，转化为一组直接影响用户体验的指标：Sage 场景推理精度超过 90%，长链路工具调用、逻辑规划、环境感知任务成功率分别达 92%、89%、94%，复杂指令遵循率提升 40%。

业内认为，Sage端侧多模态智能体基座大模型为舱驾一体方案打通了量产可行的模型路径，打破了技术与落地之间的壁垒，推动智能座舱从基础交互向高阶舱驾融合智能体服务跨越。

据商汤绝影透露，不久后的北京车展期间，将正式推出搭载Sage端侧多模态智能体基座大模型的Sage Box，为汽车迈入超级智能体时代筑牢核心根基。

元股证券本文由公众号财经涂鸦（ID：caijingtuya）原创撰写，如需转载请联系涂鸦君。

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