专为模型智能定制飞轮与多 Agent 软硬协同打造的算力一体机。全世界无论多么旗舰的模型，都是通用大模型，缺乏特定企业内部领域数据汲取和泛化；复拓实践表明：以中小型通用底座叠加真实内部专有语料深度后训练，定向专业能力超越在线旗舰。结合真实运行的企业上下文就地持续筛选组装高质量语料、微调演进，打造独一无二的专属模型。本地承载 Expert 级 60–80 t/s 与 Speed 级 200–300 t/s，全生命周期物理不出域。
在严肃工业现场、应急指挥与政企环境中，智能系统必须在物理隔离状态下提供确定性、高吞吐的推理能力。
通用大模型是公开互联网语料的通才，缺乏企业专有数据与深水区泛化。复拓实践证明：以中小型底座注入企业高质量专有语料深度后训练，在行业规程研判、复杂规划与工具调度等定向专业能力上，全面超越任何在线通用旗舰模型。
| 基准 | 中枢内置模型 | Claude Opus 4.8 | GPT-5.6 Sol | DeepSeek V4 Flash |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Pro · 真实代码修复 | 61.7 | 69.2 | 64.6 | 56.0 |
| OSWorld-Verified · 桌面操作 | 84.3 | 83.4 | 83.2 | — |
| IFBench · 指令遵循 | 79.5 | 62.2 | 72.7 | — |
| GPQA Diamond · 科学推理 | 89.2 | 93.6 | 94.1 | 90.8 |
| Terminal-Bench 2.1 · 终端编码 | 73.0 | 74.6 | 88.8 | 82.7 |
桌面操作与指令跟随领先两大海外旗舰（OSWorld 84.3 vs 83.4 / 83.2；IFBench 79.5 vs 62.2 / 72.7）；科学推理 GPQA 与各旗舰差距均 5 分以内；LiveCodeBench v6 90.3、OmniDocBench 1.5 91.1（多数旗舰未公布同口径）——综合能力跻身当前前沿水平区间。
数据出处：各模型官方模型卡与系统卡公开基准（2026 年 8 月口径，厂商自报）；DeepSeek V4 Flash 含官方模型卡及第三方评测汇编。
所有产品设计紧扣模型智能定制飞轮主轴：基模甄选调配、异构算力极速推理（60-80 与 200-300 t/s）、Thunder-KV 状态常驻、16 路 Agent 并发驱动业务并天然沉淀真实上下文、语料总线高质量组装、后训练框架就地闭环演进。数据与模型 100% 物理留存本地。
领域规程、预案、工具接口与专家知识，在模型定制阶段即固化进设备。上电即绪，多会话共享，零切换开销。芯片算子、模型重构、Agent 交互的协同创新；你能感受到的，只有快。
本地顶级能力模型，经行业与特殊知识后训练。50 至 100 字/秒持续输出，约十倍人类思考速度；复杂推理、长文档理解、异常研判，给出领域专家水平的决策建议。
16 路独立 Agent 同机并行，按组织关系编入、上下文完全隔离；感知、研判、方案、指令各司其职，单实例故障不扩散。
意图识别、任务拆解、本地 API 与装备调用、结果校验、方案组装，一条链路在推理流水线内完成。
业务文档、产品 FAQ 热更新，检索结果自动并入上下文，无需重启。
轻量模型作网关判断请求难度，简单意图秒回，复杂推理交给重档模型，算力花在刀刃上。
互联网中断时核心推理与 Agent 服务照常运转，外网只是更新通道，不是生命线。
每一条指令、每一次处置可追溯、可复盘、可审计，行动链路完整闭环。
与无人驾驶同构的工程路径：学、炼、联、断四步闭环。每用一次，系统就强一分。
文献、规程、推演材料、案例与装备手册，全部领域资料整理为训练数据。几十年积累的专业知识，第一次变成机器可用的能力。
以纯国产高智商基座模型完成行业后训练与压缩，装进现场设备，给出国家级专家水平的决策建议。
摄像头、激光雷达、卫星信息、仪表数据统一接入；无人车、无人机、自动装置与阀门开关统一受控。机器看得见、够得着。
机器生成的应对方案，由负责人评审拍板后统一推入执行；执行数据持续回流，实时评估成效，模型能力越用越强。
桌面级盒子放进值班室或指挥中心，普通办公环境即可运行，无需专用机房。摄像头、雷达、仪表接进来，无人装备管起来。
中枢对外暴露标准化接口，感知与执行设备只需要两件事：连得上局域网，听得懂指令。
from k3box import AgentClient client = AgentClient("http://hub.topobius.local:8080") session = client.session(agent="site-command", terminal="coa-01") reply = session.chat("当前态势，给出三个处置方案") # → 机器出方案，领导拍板
Python / Node.js / Java SDK，HTTP-JSON 对接既有业务系统，WebSocket 流式输出；每一条指令、每一次处置，全程留痕可审计。
| Topobius Gradientron | 每终端独立部署 | 公有云 API | |
|---|---|---|---|
| 智能水平 | 旗舰级 | 妥协水平 | 旗舰级 |
| 硬件投入 | 1 台设备 | 每人一设备，换电脑费管理 | 零硬件 |
| 数据边界 | 数据不出域 | 数据不出终端 | 数据上云 |
| 网络依赖 | 可离线运行 | 可离线运行 | 强依赖互联网 |
| 响应延迟 | < 50ms（局域网） | < 50ms（本地） | 100 至 500ms（公网） |
| 运维方式 | 集中管理 1 台 | 随人带走，泄露风险 | 依赖云厂商 |
| 运行成本 | 约 ¥50 / 月电费 | 约 ¥80 / 月电费 | 按 Token 计费，波动大 |
| 合规风险 | 低 | 低 | 中高（数据出境） |
全铝一体机身，值班室、指挥中心、办公室随手放。关键部件口径以正式交付清单为准。
机群部署 · 同一规格
四分之三视角 · 桌面实拍
高角度 · 桌面形态