Pokee AI发布Isaac 28B，10M令牌上下文模型实现内网部署
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关键发布
Pokee AI在本周宣布推出 Isaac 28B，这是一款专为“边界内部署”设计的文本‑only 基础模型。模型规模 28 B 参数，支持高达 10 M 令牌 的单次上下文，旨在解决长时序任务在安全合规环境中的痛点。
主要技术亮点
- 超长上下文窗口：10 M 令牌是目前公开模型中最长的单次上下文长度，显著超越 GPT‑5.6 Luna（512 K）和 Gemini 3.5 Flash Lite（1 M）等云端基线。
- 单卡可运行：在单块 B200‑class GPU（相当于 RTX 4090）上即可完成前置填充（Prefill）速率 137,200 tokens/s，解码速率约 335 tokens/s，满足实时交互需求。
- 兼容 OpenAI API：提供与 OpenAI 兼容的开发者接口，便于现有应用快速迁移。
- 多平台支持：可在 VPC、数据中心本地部署，亦可运行在 Intel Arc Pro B70、Core Ultra 系列以及 Qualcomm Snapdragon X2 Elite 等边缘设备上。
基准表现
| 基准 | Isaac 28B | 对标模型 |
|---|---|---|
| RULER（10 M） | 93.3% | 所有基线 >2 M 皆为 0.0 |
| BFCL v4 | 70.94（领先） | Luna 70.61 |
| τ³‑bench（平均） | 0.662 | Gemini 0.631 |
| MCP‑Atlas（覆盖率） | 74.59%（第3） | 采用 9.10 次交互/任务，显著低于 Gemini 14.99 |
| Terminal‑Bench 2.1 | 65.1%（第2） | Luna 70% |
| DTAP（攻击成功率） | 35.6（最低） | — |
在 RULER 测试中，Isaac 在 10 M 长度仍保持 93.3% 的准确率；而同类云基线在 1 M 处即出现上下文溢出。Agentic 基准显示其在安全防护（DTAP）上拥有最低的攻击成功率，表明模型在受限环境下的鲁棒性更佳。
部署与定价
- 授权模式：模型权重不公开，仅通过商业授权方式提供，支持 VPC、私有云、现场部署或端侧运行。
- 价格：输入/输出令牌计费，分别为 $0.15 与 $1.00 每百万令牌，标注为临时价格，后续可能调整。
- 硬件要求：单卡 RTX 4090 级别即可完成全量推理，边缘设备如 Intel Arc Pro B70 亦可满足吞吐需求。
行业影响与应用场景
长上下文能力让模型能够一次性处理完整日志、合同全文或代码库，避免频繁的摘要或上下文裁剪。主要适用行业包括：
- 医疗与保险：患者记录、理赔文档全链路分析。
- 金融与合规：审计日志、合约全文审查。
- 国防与公共部门：机密情报处理，数据永不离网。
- 法律与电子发现：大规模文档检索与推理。
- 半导体研发：专利与技术文档的深度检索。
这些场景的共同点是“数据不能跨出组织边界”，而 Isaac 的本地化部署正好满足此类合规要求。
结论：Isaac 28B 通过前所未有的 10 M 令牌上下文、单卡高效推理以及灵活的本地授权模式，为监管严格的行业提供了可落地的长上下文 Agentic 解决方案，标志着大模型从云端向企业内部迁移的关键一步。
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