能力密度高
12 项硬件代码评测平均 64.2，较 Qwen3.8-27B 提升 15.0 分，高于 DeepSeek-V4-Pro（63.8）；半导体专项 Agent 得分 62.41，同样高于 DeepSeek-V4-Pro（57.29）。
27B
256K 上下文
原生多模态，支持深度思考
- 12 项硬件代码平均分
- 64.2
- 较 Qwen3.8-27B 提升
- +15.0
- 硬件代码评测题目
- 6,798
PyHDL-Eval 65.8+46.2
Rule2DRC 48.3+43.4
CVDP-static 58.9+15.2
RTLLM-v2 79.1+14.0
NetlistBench 83.8+14.0
ChipBench 50.4+11.3
Pluto 72.4+10.3
VerilogEval-v2 86.8+9.0
CreativEval 79.2+7.5
VHDLBench 76.2+5.3
ArchXBench 53.5+2.8
NotSoTiny 16.1+1.4
实际案例：硬件代码问答，Micius-Flash-Preview 对比 DeepSeek V4 Pro
中文奇数分频器 · 代码与执行
ENOdd Clock Divider · Code & Execution
实际案例：半导体知识问答，Micius-Flash-Preview 对比 DeepSeek V4 Pro
中文线圈两端，究竟是 0.7 V 还是 12.7 V？
ENAcross the Coil: 0.7 V or 12.7 V?
今天，知满科技正式发布面向科学研究与复杂工程研发的旗舰大模型 Micius-Flash-Preview，并开放在线体验与 API 接入，模型权重后续开放。
Micius（墨子）是知满推出的科学工程大模型系列，以半导体这一知识密集、工程链路复杂、专业工具高度集中的领域作为首个重点实践场景。它是一个懂工程、会工具、能交付的模型：能够理解工艺文档、电路原理图与芯片版图，生成并调试 RTL 与 EDA 工程代码，自主调用 KiCad 及相关 EDA 工具链完成多步骤工程任务。
- 上下文
- 256K
- 架构
- 原生多模态
- 推理
- 深度思考模式
- Coding 平均输出*
- ~15K token
部署门槛低
单张 48 GB 级专业显卡即可部署，量化版本可运行于 24 GB 消费级显卡。
数据不出域
支持企业内网私有化部署，满足半导体研发对设计数据安全的严格要求。
* 指在 VerilogEval v2、RTLLM v2.0、ChipBench Verilog 等 13 个半导体相关 Coding 基准上的平均结果。
半导体研发需要能被验证的结果
通用模型缺少高质量半导体语料、硬件代码数据和专业工具环境；能力较强的闭源模型又无法本地部署。行业需要一个补齐领域知识、能操作专业工具并支持私有化部署的专业模型。
四个方向的专项能力
半导体知识
解答工艺、器件与电路问题，并基于物理原理推理分析。
芯片与电路代码
生成可通过编译与仿真验证的 Verilog、VHDL 与 EDA 脚本。
工程 Agent
在 EDA、KiCad 等专业工具中自主完成多步骤任务。
多模态理解
理解电路图、原理图、版图截图与波形图等工程图像。
从 18 棵知识树到多教师在线蒸馏
Micius 的研发投入主要集中在数据飞轮：团队从 10 个学科视角和 8 个产业与标准视角分别构建半导体知识树，再把权威语料映射到知识节点，每道训练题都能追溯到具体出处。
训练上，七个领域 Teacher 先完成专项训练，再通过多教师在线蒸馏（MOPD）把能力汇聚到同一个模型。代码与工具调用轨迹都经过沙箱实际执行验证，模型学到的是可运行、可验证的工程行为。
97%+知识节点覆盖率
21 万+半导体候选问答
7个领域 Teacher
- 知识树与权威语料
- 数据合成与清洗
- 7 个领域 Teacher
- 多教师在线蒸馏
- Micius-Flash-Preview
哪里领先，哪里还有差距
半导体知识与多模态
13 项指标中 12 项高于 Qwen3.8-27B，RFSchemBench 整体和 CircuitSense 为参评模型最高，SuperGPQA 微电子并列最高。
硬件代码
12 项全部高于 Qwen3.8-27B。平均 64.2，高于 DeepSeek-V4-Pro（63.8），接近 DeepSeek V4.1 Flash（65.4），GPT 5.6 Sol（72.3）仍领先。
通用能力
HMMT 由 81.82 提升至 87.9；MMLU-Pro 为 84.2，低于 Qwen3.8-27B 官方结果 87.5，是后续要补齐的部分。
半导体知识与多模态8
Zhiman-SemiBench
in-houseSuperGPQA-semi · 整体
SuperGPQA-semi · 微电子
RFSchemBench · 整体
RFSchemBench · 动态推理
RFSchemBench · 器件理解
PCB-Bench（345 题）
CircuitSense（169 题）
硬件与工程代码12
CVDP-static
VerilogEval-v2
RTLLM-v2
ArchXBench
NetlistBench
VHDLBench
Pluto
NotSoTiny
Rule2DRC
PyHDL-Eval
CreativEval
ChipBench
Agent 与通用能力4
半导体专项 Agent
GameCraft · 总分
HMMT
MMLU-Pro
评测数字之外，更接受真实工程检验
Micius Harness 是知满自研的工程 Agent 平台，把模型的行业知识、代码与工具调用能力，与 EDA、KiCad 等专业软件及真实项目相连。工程师用自然语言提出任务，在关键节点确认，并逐项核验源文件、波形、版图和规则检查报告。以下任务均由 Micius 独立完成。
DEMO 1
RTL-to-GDS 芯片设计
自主完成逻辑综合、布局布线、时序分析和 DRC、LVS 版图验证，交付 GDS、网表与验证报告。全流程约十余小时，传统流程通常需要数周至数月。
- 346
- 次工具调用
- 0
- 布线器 DRC 违例
- 15 轮
- 报错后自主修正
DEMO 2
晶体管控制板 PCB
从元件库检索和器件选型开始，Micius 在 KiCad 中依次生成原理图和 PCB，完成 9 个封装的布局、布线和铜皮修整，最后由提交的 PCB 文件直接导出三维渲染。视频回放的是这次任务的实际工具调用记录。
- 8
- 个设计阶段
- 9
- 个封装
- 12
- 次铜皮修改
DEMO 3
芯片封装设计工作台
以 WB-PBGA 封装为例，根据自然语言需求构建封装设计软件并完成实际设计，实现“工程需求 → 专用工具 → 工程任务”的完整闭环。
DEMO 4
复刻并融合工业软件
自主探索 FreeCAD、Calc 与 Blender，集成为兼具建模、计算与渲染能力的新软件；修改尺寸参数后，模型、计算结果与效果图同步更新。
Micius Harness 工作台
工程师在同一界面里与模型对话，同时查看波形、版图、三维模型和运行预览。
芯片工程
读取工程说明，分析波形，再对照综合网表和物理版图解读设计。
PCB 分析
打开电路板文件，汇总板层和器件信息，旋转并展开图层查看。
CAD 机械设计
打开三维模型，直接测量尺寸，剖切观察内部结构并查看草图约束。
Godot 机器人场景
检查并导出已有场景，同屏预览运行效果，暂停单步并切换相机。
单卡可跑，内网可用
本地部署
支持 vLLM、SGLang、Ollama 等主流推理框架。
| 版本 | 显卡 |
|---|---|
| FP8 | 48 GB 级专业显卡 |
| 4-bit | 24 GB 消费级显卡 |
API 接入
通过知满开放平台接入，兼容 OpenAI 与 Anthropic 接口。按公开 API 定价测算，单位 token 成本较头部闭源模型低 80% 以上，典型长链路工业 Agent 任务的整体推理成本有望降低 70% 以上。
权重与工具
模型权重后续即将开放，敬请期待。Micius Harness 提供 CLI 与桌面工作台，桌面端支持 macOS 与 Windows。
在真实研发场景中持续迭代
更大规模的 Micius 模型预计于近期上线。接下来，Micius 将进入芯片设计企业与晶圆厂的真实研发流程接受检验，以流片结果、签核报告和工程师评审作为最终评价标准；真实任务中暴露的失败案例将定位到知识树的具体节点，让迭代可度量、可追溯。
完整评测结果
| 评测 | Micius-Flash-Preview | 开放模型 | 闭源模型 | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8-27B | Qwen3.8 Coder390 | Gemma4-26B | Muse Glimmer 30B | IndustrialCoder 32B | DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek-V4-Pro | Kimi K2.6 | GLM-5.3-Flash | MiniMax M3 | Hy3 | GPT 5.6 Sol | Claude Opus 5 | Claude Sonnet 5 | ||
| 半导体知识 | |||||||||||||||
| Zhiman-SemiBench | 49.7 | 42.51 | 35.33 | 29.94 | 6.59 | 70.06 | 67.66 | 45.51 | 53.89 | 56.89 | 52.1 | 88.02 | 71.26 | 66.4 | |
| SuperGPQA-semi电路 | 72.22 | 70.37 | 66.67 | 63.89 | 26.85 | 74.07 | 73.15 | 67.59 | 62.96 | 61.11 | 73.15 | 75.93 | 78.7 | 67.86 | |
| SuperGPQA-semi电磁场 | 86.36 | 84.09 | 79.55 | 82.95 | 35.23 | 86.36 | 85.23 | 88.64 | 69.32 | 78.41 | 86.36 | 87.5 | 89.77 | 86.67 | |
| SuperGPQA-semi微电子 | 84.0 | 76.0 | 70.0 | 70.0 | 30.0 | 78.0 | 82.0 | 82.0 | 70.0 | 82.0 | 78.0 | 78.0 | 84.0 | 79.31 | |
| SuperGPQA-semi物理 | 70.49 | 63.93 | 63.93 | 63.93 | 26.23 | 67.21 | 70.49 | 72.13 | 45.9 | 63.93 | 70.49 | 65.57 | 75.41 | 72.22 | |
| SuperGPQA-semi整体 | 77.85 | 73.94 | 70.36 | 70.36 | 29.64 | 76.87 | 77.52 | 76.87 | 62.54 | 70.03 | 77.2 | 77.52 | 82.08 | 75.6 | |
| 多模态 | |||||||||||||||
| RFSchemBench器件理解 | 84.5 | 76.2 | 67.11 | 74.33 | 54.52 | — | 61.0 | 61.0 | 52.69 | ||||||
| RFSchemBench结构理解 | 63.7 | 55.4 | 52.88 | 68.96 | 50.27 | — | 54.81 | 38.74 | 57.83 | ||||||
| RFSchemBench功能理解 | 67.4 | 69.1 | 63.47 | 74.73 | 61.64 | — | 54.79 | 65.6 | 42.31 | ||||||
| RFSchemBench动态推理 | 67.3 | 50.9 | 36.36 | 43.64 | 40.0 | — | 16.36 | 36.36 | 32.73 | ||||||
| RFSchemBench整体 | 72.4 | 66.8 | 60.72 | 71.94 | 54.87 | — | 56.11 | 54.56 | 50.84 | ||||||
| PCB-Bench（345 题） | 80.6 | 80.0 | 79.42 | 71.3 | 72.17 | — | 82.32 | 77.39 | 77.39 | 47.83 | 86.96 | ||||
| CircuitSense（169 题） | 71.0 | 69.8 | 68.05 | 60.36 | 52.07 | — | 66.86 | 49.7 | 41.42 | 26.04 | 60.36 | ||||
| 硬件与工程代码 | |||||||||||||||
| CVDP-static | 58.9 | 43.7 | 44.0 | 39.4 | 33.1 | 62.8 | 57.28 | 50.99 | 46.69 | 57.95 | 59.6 | 65.8 | 60.6 | ||
| VerilogEval-v2 | 86.8 | 77.8 | 72.7 | 82.6 | 60.1 | 92.0 | 89.71 | 77.81 | 64.63 | 81.35 | 88.42 | 94.2 | 72.99 | 66.3 | |
| RTLLM-v2 | 79.1 | 65.1 | 58.1 | 65.1 | 60.5 | 74.4 | 79.07 | 72.09 | 76.74 | 76.74 | 74.42 | 79.1 | 81.4 | 69.6 | |
| ArchXBench | 53.5 | 50.7 | 43.7 | 56.3 | 28.2 | 69.0 | 66.2 | 53.52 | 56.34 | 59.15 | 64.79 | 80.0 | 85.71 | 82.6 | |
| NetlistBench | 83.8 | 69.8 | 67.0 | 83.0 | 39.4 | 84.8 | 77.97 | 90.56 | 89.58 | 75.62 | 82.84 | 75.6 | 84.93 | ||
| VHDLBench | 76.2 | 70.9 | 68.0 | 73.8 | 69.9 | 74.8 | 83.5 | 72.33 | 82.52 | 71.84 | 75.24 | 84.5 | 87.86 | 83.2 | |
| Pluto | 72.4 | 62.1 | 52.6 | 64.7 | 38.8 | 69.8 | 68.1 | 65.52 | 69.83 | 68.1 | 68.1 | 78.5 | 73.28 | 72.3 | |
| NotSoTiny | 16.1 | 14.7 | 14.3 | 12.7 | 7.6 | 16.4 | 17.36 | 12.57 | 15.62 | 14.83 | 14.49 | 18.8 | |||
| Rule2DRC | 48.3 | 4.9 | 5.6 | 5.8 | 6.5 | 38.9 | 34.6 | 29.0 | 38.9 | 12.8 | 16.1 | 75.5 | 68.1 | 44.3 | |
| PyHDL-Eval | 65.8 | 19.6 | 18.6 | 49.8 | 30.6 | 55.1 | 53.67 | 46.53 | 62.5 | 35.22 | 41.47 | 74.5 | 76.19 | 60.6 | |
| CreativEval | 79.2 | 71.7 | 62.5 | 70.8 | 55.0 | 90.8 | 88.33 | 72.5 | 74.17 | 71.67 | 78.33 | 94.1 | 88.33 | 83.9 | |
| ChipBench | 50.4 | 39.1 | 33.8 | 39.9 | 30.1 | 55.6 | 50.38 | 51.13 | 57.14 | 46.62 | 50.38 | 46.6 | 66.17 | 57.0 | |
| Agent | |||||||||||||||
| 半导体专项 Agent | 62.41 | 45.22 | 44.14 | 28.8 | 47.7 | 57.29 | 22.7 | 54.0 | 39.2 | 33.8 | 87.25 | ||||
| GameCraft总分 | 50.5 | 32.1 | 2.15 | 30.65 | 60.5 | ||||||||||
| 通用能力 | |||||||||||||||
| HMMT | 87.9 | 81.82 | 81.82 | 57.58 | 6.06 | 90.91 | 90.91 | 75.76 | 66.67 | 87.88 | 87.88 | 93.94 | 87.88 | 90.0 | |
| MMLU-Pro | 84.2 | 87.5 | 84.6 | 83.5 | 63.5 | 88.4 | 88.4 | 87.3 | 84.4 | 83.27 | 87.2 | 88.9 | |||
▲ 为该行最优结果。空白表示尚未报告。“—”表示 IndustrialCoder 32B 不支持多模态，因此没有多模态评测分数。MMLU-Pro 使用 1000 题子集。Qwen3.8 Coder390 的完整模型见 HuggingFace。