元空智能发布Boxer端侧模型与两款Agent，让AI在本地发生
AI，在本地发生，元空让每一台设备都拥有持续进化的智能。
2026年9月3日，元空智能发布 Boxer端侧模型，同步发布面向办公的元空AI Work与面向科学研究的元空AI Science，并在发布会现场与惠普签署战略合作备忘录。通过将模型、Agent框架及办公、金融、科研等场景的专业能力部署到本地设备，让数据和计算留在本地。
【元空智能端侧AI产品首发暨元空×惠普联合发布会】
|端侧AI在此刻成立：AI的下一站，不在云端，在本地
端侧AI不是新概念，为什么此刻成立？因为三件事第一次同时成熟：
§ 小模型的智能密度快速提升，今天35B的模型已经达到一两年前云端大模型的能力；
§ Agent的脚手架能力走向成熟，AI从“回答问题”走向“完成任务”；
§ 端侧芯片算力持续增长。
【小模型智能密度、Agent脚手架与芯片算力共同推动端侧AI落地】
三者交汇，端侧AI的窗口打开。这不是单一参数的竞赛，而是设备、模型和Agent的系统机会。
元空智能来自北京大学科学智能学院，是唯一一所以学科方式探索科研发现的学院，创始人逄大嵬担任北京大学AI 联合实验室主任，两位联合创始人都是北大在读博士。2023年3月，元空做出国内最早的AI Excel产品 ChatExcel——那时豆包、Kimi还没有出现。三年来，ChatExcel积累了几百万用户。
【从ChatExcel到元空AI，持续提升Agent任务执行能力】
三年里，元空做足了台下苦功：让模型适配全芯片、全操作系统、全设备——从英伟达、AMD、英特尔的不同芯片，到Windows、Linux和国产操作系统，再到科研实验设备。端侧AI最难的不是把模型装进一台电脑，而是让它在每一台设备上都稳定干活。
|元空端侧AI=模型 × Agent × 设备，让智能进入真实生产力场景
元空智能创始人兼CEO逄大嵬从模型、Agent与设备的协同出发，重新定义端侧AI：元空端侧AI=模型 × Agent × 设备，形成落地闭环。
【元空端侧AI架构：模型×Agent×设备】
模型：提供智能核心。Boxer的35B级模型在特定任务中的表现已超过一年多前的GPT-4o。团队将原因归结为“智能密度”的提高：模型能力不再简单随参数规模等比例变化，Agent产生的高质量任务数据和后训练，可以让较小模型在特定工作中达到过去大模型的水平。
Agent：组织完整执行。元空推出两款平行的 Agent 产品「元空 AI Work」和「元空 AI Science」。 Planning、Tools、Runtime与Memory分别承担任务规划、工具调用、运行管理和长期记忆，让工作能够持续推进，并纳入权限、安全与结果验证。
设备：连接真实环境。 根据场景不同，设备可以是常规形态的笔记本电脑，或者英伟达 GB10 架构的桌面计算盒子，以及传统的塔式工作站。惠普将向企业用户直接销售这些预装打包好的设备，以及配套的 FDE（前线部署工程师）服务。
三者形成连续过程：模型理解目标，Agent组织执行，设备产生反馈，系统验证结果并更新记忆。每次任务留下的可靠经验，成为后续工作的依据。
|元空自研端侧模型Boxer：面向真实办公任务，评测位列对比组第一
元空自研端侧模型 Boxer：在一台40TOPS算力的普通电脑上，它能实现接近真人对话的响应速度，运行内存不到8GB，完全离线运行、数据不出设备。