Hyperspace

Hyperspace 是一个围绕智能体操作系统与深度研究能力展开的 AI 项目，官网首页只有一句口号「智能体工作的地方」，并注明是公开构建，站内挂了超级智能基准站、公开信和更新日志三个入口。它对外公开的核心是一套名为 AgenticOS 的智能体底座，以及一份名为 DRACO 的深度研究基准成绩单，官方强调成绩可复现、答案原样公开，并发布了二零二三至二零二六年的公开信。

核心能力

• 智能体操作系统：官方称为 AgenticOS，采用起草、多人审议、再核验补完的两阶段流程，官网称约消耗两倍算力。
• 深度研究基准：官方称 DRACO 是二十五道长周期智能体研究任务，按加权二元评分细则打分，覆盖事实准确、广度深度、呈现与引用质量。
• 公开评分榜：官网公开了不同系统与单体模型在同一基准上的得分，并标明主评审模型与交叉复核模型。
• 开放权重路线：官方在公开信中把开放权重作为主要主张之一，榜单中也列出多套开源权重系统。
• 本地与端侧档位：官网列出可在本地设备上运行的档位，以及低成本甚至零成本的配置组合。
• 可复现与可查：官方称三个档位都随命令行工具发布，可跑相同配置核对结果，页面上的答案均为原样产出。

适合谁

• 关注智能体系统与深度研究能力评测的研究者与工程师。
• 想复现公开基准、对比自家系统效果的模型团队。
• 追踪开放权重与去中心化推理方向的技术投资人或观察者。
• 需要长周期研究任务自动化思路的知识工作者。
• 做同类深度研究产品、想找公开对照基线进行自我校准的团队。

使用建议

• 把官网的评分榜当作单一基准下的结果看，官方也明确声明结论只限于该基准与这些基线。
• 真要对比时按官方发布的工具跑一遍，比只看榜单数字可靠得多。
• 榜单依赖评审模型打分，换评审口径结果可能变化，引用时要注明评分方式。
• 页面上的答案官方称是原样产出、未加编辑，阅读时留意其中可能存在的不准确之处。
• 项目形态与入口可能调整，访问前先确认当前官网链接是否仍然有效。