王瑞霖的个人站点 · 模型是我自己训的
免费聊天额度:每天 100 万 token
01 / 在做什么
三件事,都围绕"用得起"
虎头科技不追最大的模型,追的是一个人也能训、能部署、能自己复核的模型。下面三条是我全部工作的方向;具体怎么实现属于技术细节,放在技术页与模型卡里说。
- 长文本要便宜LONG CONTEXT 几十万字的代码或文档不该按字数烧钱。让上下文长度不再是账单上的惊吓,是我最开始的动机。 进行中
- 中文优先的小模型CHINESE-FIRST MODELS 中文不是被顺带照顾的一方。当前实例 H1 Flash 面向代码、数学与长文档,底座仍在预训练。 预训练中
- 开发者能直接接DEVELOPER ACCESS 兼容常见客户端的消息格式、按 token 计价、能自托管。现在还没开放扣费,接入页把边界写清楚了。 内测 · 未开放
02 / 关于
Hutou,是我从小被叫到大的名字。
现在,它是我写进代码里的信仰。
王瑞霖 · 16 岁
独立研究者 · 北京
座右铭
We shall never surrender!
虎头科技就是我一个人的名号,背后没有团队。数据、清洗、分词、内核、训练、评测、这个网站,都出自同一双手。没有可以借的算力池,也没有可以把环节推过去的下一环——所以每一步都得自己能验。
这带来一种很具体的习惯:不敢拿"应该没问题"当结论。速度不达标就把已经跑很久的配置停掉重来;恢复点必须和不断跑逐位一致才敢认;别人的内核许可不合用,就照公开方程自己重推一份。
03 / 愿景
万千心智,共成极光。
当下的 AI太贵,也太傲慢
市场在变得臃肿:数千亿参数的庞然大物被塞进云端,按 token 计价,许多人光看长文本的账单就退开了。这违背了 AI 普惠的初衷。
虎头科技要改的就是这条规则。我们的思路是共享底座 + 可插拔专家:上下文只由一份共享状态承载,领域能力做成可以插上、也可以随时剥离的专家。底座只训一次、只存一份,知识不必被反复重算。
下面三条是这个思路要兑现的目标,不是已经测出来的结论。评测会随模型卡一起公开。
- 长文本成本
几十万字的代码或文档进来,显存仍然压在低水位,让长上下文用得起。
- 性价比
每一次对话、每一次生成,都不必为重复计算和不必要的算力买单。
- 数据主权
不必依赖复杂的云服务,极简的结构要能跑在独立开发者的本地机器上。
04 / 评测
分数等模型卡
H1 Flash 尚未完成预训练,所以现在没有可发布的能力分数。评测会随模型卡一次性公开,附提示词、留出集与硬件记录。在此之前,这一节只固定口径:以同尺寸开源模型为对照,垂直任务另列,不做未经复现的宣称。
| 能力 | 基准 | 结果 |
|---|---|---|
| 中文理解与生成 | 模型卡公布 | 待发布 |
| 英文通用 | 模型卡公布 | 待发布 |
| 数学与推理 | 模型卡公布 | 待发布 |
| 代码生成与修复 | 模型卡公布 | 待发布 |
| 长上下文召回与组合 | 分档进行 | 待发布 |