# Sage – 商汤绝影推出的端侧多模态智能体基座大模型

- Link: https://paooo.com/aigc-news/38577/
- Published: 2026-07-28T20:30:00+08:00
- Author: 站外新闻

## 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](https://paooo.com/ai-study/)，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](https://ai-bot.cn/claude-opus-4-6/)、[GPT-5.4](https://ai-bot.cn/gpt%e2%80%915-4/)
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](https://paooo.com/trends/)能力。

阅读目录

 * [Sage是什么](https://paooo.com/aigc-news/38577/#sage%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Sage的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/38577/#sage%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [Sage的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/38577/#sage%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [如何使用Sage](https://paooo.com/aigc-news/38577/#%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bd%bf%e7%94%a8sage)
 * [Sage的关键信息和使用要求](https://paooo.com/aigc-news/38577/#sage%e7%9a%84%e5%85%b3%e9%94%ae%e4%bf%a1%e6%81%af%e5%92%8c%e4%bd%bf%e7%94%a8%e8%a6%81%e6%b1%82)
 * [Sage的核心优势](https://paooo.com/aigc-news/38577/#sage%e7%9a%84%e6%a0%b8%e5%bf%83%e4%bc%98%e5%8a%bf)
 * [Sage的同类竞品对比](https://paooo.com/aigc-news/38577/#sage%e7%9a%84%e5%90%8c%e7%b1%bb%e7%ab%9e%e5%93%81%e5%af%b9%e6%af%94)
 * [Sage的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/38577/#sage%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![Sage](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/Sage-website-3.avif)

## 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

  |  对比维度 |  Sage |  Google [Gemma 4](https://ai-bot.cn/gemma-4/) |  [MiMo-v2-Pro](https://ai-bot.cn/xiaomi-mimo-v2-pro/) |  
   |  发布方 |  商汤绝影 |  Google |  小米 |  
 |  总参数量 |  32B |  同量级端侧 |  超1T |  
 |  激活参数量 |  3B |  未披露 |  42B |  
 |  PinchBench完成率 |  **94%** |  83.9% |  87.4% |  
 |  MMLU Pro |  **75.8** |  69.2 |  – |  
 |  GPQA Diamond |  **77.3** |  58.5 |  – |  
 |  τ2-bench |  **80.7** |  42.1 |  – |  
 |  Human Semantic Understanding |  **91.5** |  69.5 |  – |  
 |  部署平台 |  英伟达Orin X |  端侧 |  端侧 |  
 |  核心定位 |  端侧智能体基座 |  端侧通用模型 |  端侧推理模型 |

## 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。

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