上海
近日，工信部中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）人工智能研究所公布了一份检验报告，上海原点星辉科学技术有限公司（下简称StartLux）研发的本地大模型 StartLux-V1.0-27B-Preview，在可信AI大模型基准测试——MCP专项测试中，以27B参数量取得综合性能排名第二的成绩，打赢了DeepSeek-V4-Flash-0731，仅次于 1.6 万亿参数的DeepSeek-V4-Pro，并在多项Agent任务中排名第一。这也是我国本地大模型首次在国家级检测机构完成此类权威测评。
这是上海本土AI企业在本地大模型领域取得的重要突破，也是上海近年来持续推进人工智能高地建设的一个侧面。
报告由中国信通院出具，涵盖位置导航、网页搜索、浏览器自动化、金融分析、代码仓库管理、3D设计6类专项任务及综合评估，共7项检验项目。
StartLux-V1.0-27B-Preview综合得分39.25，排名第二；在单项任务中，位置导航排名第一，浏览器自动化、金融分析等任务也与1.6T参数的DeepSeek-V4-Pro并列第一或独占第一。
这意味着，模型能力的竞争正在出现一个变化：大，不再是唯一的答案。
过去几年，大模型行业最直接的竞争方式是扩大参数、增加算力和训练数据。但当基础模型能力不断提升之后，行业开始面对另一个问题，模型越来越强，真正能够进入用户工作流的应用却没有同步增加。
原因之一，是需求。AI要进入金融、企业知识库、研发、办公等场景以及个人用户的真实生活时，用户不仅关心模型“聪不聪明”，更关心数据是否安全、隐私是否可控，以及长期使用的成本。这正是本地模型的机会，也是本地模型相较于云端模型的核心优势。
StartLux以Qwen3.6-27B为基座做后训练定向增强，把一个27B的本地模型，推到与 1.6T 旗舰同级的位置，靠的是StartLux团队自主设计的一个全新、多维度、可验证、可规模化的模型优化升级技术。
模型训练的过程中，团队采用AI训练 AI（Auto Research）的方法，自主开展训练实验，并通过反馈持续优化训练策略。该方法代表了当前全球模型研发的前沿方向。StartLux-V1.0-27B-Preview是国内首个采用该方法进行后训练的本地 Agent 模型。
据了解，担任StartLux首席执行官（CEO）的是陈大年。他是中国初代程序员，曾创立盛大网络、连尚网络。移动互联网时代，他推出的WiFi万能钥匙全球用户超过9亿。2017年后他因身体原因淡出一线，而今重新躬身入局：他此次选择的主战场是本地模型——不依赖云端、数据留在本地、面向个人和企业日常应用的AI。
无论开源还是闭源，当前主流大模型多以云端部署为主，部分云端模型企业虽推出本地小模型，也并非其主打产品，而 StartLux-V1.0-27B-Preview 则是本地原生模型。
据了解，StartLux计划于年内推出第一代本地智能解决方案，与此同时，团队正在稳步推进模型训练的步伐，也正对扩散式语言模型等新架构进行深入研究和优化。
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