北京Naive AI完成1.2亿美元新融资，成立7个月估值14.2亿美元

国内基础模型赛道又跑出一家高速增长的初创公司。2026年10月，总部位于北京的AI初创公司Naive AI宣布完成第三轮融资，金额达1.2亿美元。加上此前两轮，公司成立仅7个月累计融资总额已达4亿美元，投后估值飙升至14.2亿美元，成为近期成长最快的国产大模型创业公司之一。

Naive AI的核心团队规模不到100人，是典型的以小团队高产出模式。创始人戴季峰为清华大学自动化系本博毕业，曾在国内头部AI企业担任视觉方向首席研究员。公司最引人注目的是其技术路线：用AI模型全流程参与自身的研发迭代——自动编写训练代码、调度实验、监控进度、分析结果并完成版本迭代，同时公开探索递归自改进（Recursive Self-Improvement）方向，让模型自主优化训练流程与算法架构。

本轮融资由腾讯、红杉中国、IDG资本、经纬创投等头部机构联合参投，投资方覆盖互联网巨头、顶级美元基金与产业资本。资金将主要投向递归自改进技术研发、开源生态建设以及垂直场景适配。

在模型层面，Naive AI的旗舰产品Naive-N0.5-Flash基于小米开源的MiMo-V2.5完成后训练优化，采用3090亿总参数的稀疏MoE架构，单Token激活参数155亿，原生支持100万Token超长上下文，并以MIT协议完全开源、可免费商用。公司称其实测单并发推理速度可达2000至2122 token/秒，长文档逻辑一致性显著优于原生基座。

从行业视角看，Naive AI的崛起验证了在成熟开源基座上做定向深度优化的路线可行性，也为国产开源大模型生态添了一块重要拼图。不过，递归自改进仍是前沿且充满不确定性的方向，其实际效果与安全风险仍有待更长期的观察。在基础模型竞争趋于白热化的当下，小团队能否凭借工程效率持续突围，将是接下来最值得关注的变量。