Prime Intellect多智能体Harness让开源模型逼近顶级闭源模型
原标题：闭源RSI的严父：18个Agent自主科研，Kimi K3靠Harness逼近Opus 5
AI 摘要
开源AI基础设施公司Prime Intellect发布研究，提出多智能体Harness系统，让更便宜的开源模型承担监控和实现任务，从而降低AI自主科研成本。实验中，18个前沿模型参与nanoGPT优化器速通，开源模型Kimi K3搭配Prime Agent Harness达到2930步，超过GPT-5.6 Sol的3042步，逼近Opus 5的2920步。研究显示，科研能力更依赖试错吞吐量而非单一模型智力，挑战了闭源RSI的经典剧本。
正文节选
闭源RSI的严父：18个Agent自主科研，Kimi K3靠Harness逼近Opus 5 经典RSI剧本开始动摇 henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 刚刚，闭源RSI的钦点严父来了！ 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。 这一方面开始动摇过去那个最经典的RSI剧本： 某个最强闭源模型率先跨过“AI开发AI”的临界