Sage是什么

Sage是商汤绝影推出的端侧多模态智能体基座大模型，采用MoE架构，总参数32B、激活参数仅3B，模型已在英伟达Orin X平台部署。在PinchBench评测中任务完成率达94%，超越Claude-Opus-4.6、GPT-5.4等云端旗舰。Sage搭载SCOUT与ERL两项后训练技术，支持复合指令解析、多系统联动与主动感知，为智能座舱提供云端级Agent能力。

Sage的主要功能

• 复合指令解析：支持一次性解析用户多意图复合指令，自动联动空调、导航、影音等车载系统完成任务闭环。
• 主动感知服务：结合传感器实时感知乘员状态与路况，主动触发儿童模式、路线调整等场景化服务。
• 多模态座舱理解：依托原生车载数据，实现座舱语义与视觉理解，精准识别车内环境与用户需求。
• 工具调用与任务闭环：支持长链路工具调用与多步推理，在τ2-bench基准上实现80分，具备真正的智能体执行能力。
• 端侧实时响应：Orin X平台首字响应约0.5秒，单Token延迟0.03秒，生成吞吐80 tk/s，无需依赖云端。

Sage的技术原理

• MoE稀疏激活架构：总参数32B，激活参数仅3B，通过稀疏激活机制在端侧有限算力下实现高效推理。
• SCOUT分级协同学习：采用”小模型探路、大模型吸收”的分级协同机制，在复杂任务训练中节省约60% GPU小时消耗。
• ERL可擦除强化学习：模型自动识别推理链中的错误步骤并擦除重生成，阻断偏差扩散，复杂任务完成率提升20%。
• 一体化多模态架构：融合视觉、语言与传感器数据的原生训练体系，针对车载场景构建差异化理解能力。

如何使用Sage

模型现已在英伟达 Orin X 端侧平台实现部署。

Sage的关键信息和使用要求

• 模型架构： MoE架构，总参数32B，激活参数3B。
• 部署平台： 已在英伟达Orin X端侧平台实现部署。
• 评测成绩： PinchBench最佳任务完成率94%，超越Claude-Opus-4.6、GPT-5.4等主流模型。
• 硬件产品： 北京车展期间推出搭载Sage的SageBox。
• 适用对象： 主要面向车企、Tier 1供应商及端侧智能体开发者。
• 网络要求： 端侧部署，无需依赖云端网络连接即可运行。
• 框架兼容： 支持接入OpenClaw、Hermes等主流Agent框架。

Sage的核心优势

• 端侧性能领先：用3B激活参数在PinchBench上达到94%任务完成率，超越众多大参数云端旗舰模型。
• 极致效率比：相比MiMo-v2-Pro（激活42B），Sage激活算力仅为其1/14，显存占用约1/31，性能高出6.6个百分点。
• 训练成本优化：SCOUT技术节省约60%复杂任务训练GPU小时，降低模型后训练成本。
• 推理纠错能力：ERL技术实现推理过程中错误步骤的自动识别与擦除，从源头阻断任务失败。
• 原生车载数据优势：Human Semantic Understanding测试获91.5分，领先同级端侧模型32%，深度理解座舱场景。
• 量产可行性：已在Orin X平台验证部署，具备车规级量产条件。

Sage的同类竞品对比

Sage的应用场景

• 智能座舱交互： 用户通过自然语言发出复合指令，Sage一次性解析并联动空调、导航、音乐等多个车载系统完成服务闭环。
• 儿童安全守护： 后排传感器检测到儿童乘坐时，Sage主动触发儿童模式，自动锁定车窗、切换适龄内容并限制音量。
• 智能出行规划： 结合实时路况与用户需求，Sage主动推荐最优路线并在拥堵时提供备选方案，实现从被动响应到主动服务的转变。
• 舱驾一体服务： 作为舱驾融合方案的核心AI支撑，Sage打通座舱交互与驾驶感知，提供全场景智能体服务。