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上海大模型公司模思智能（MOSI）10月12日宣布完成超10亿元Pre-A轮融资，由华控基金领投，国开科创、上海科创基金、新微资本、徐汇资本等多家机构参与，老股东元禾控股、上海国投旗下上海科创集团、星连资本继续跟投。这是该公司今年第二次官宣融资，此前3月已完成数亿元天使轮。模思智能孵化于复旦大学邱锡鹏教授带领的OpenMOSS团队，聚焦语音、视觉及全模态实时交互，已推出20多个模型，即将发布全模态实时交互系统MOSS Live，面向AI眼镜、智能汽车、机器人等终端场景。本轮资金将用于全模态实时交互研发和全球商业化落地。

要点透视

  • 模思智能10月12日宣布完成超10亿元Pre-A轮融资，华控基金领投，国开科创、上海科创基金、新微资本、徐汇资本、追光硬科技创投、临港策源基金等参与，元禾控股、上海国投旗下上海科创集团、星连资本等老股东持续投资。
  • 这是模思智能今年第二次官宣融资，3月已完成数亿元天使轮，由IDG资本领投，元禾控股、上海国投旗下上海科创及上海未来产业基金、奇绩创坛、智谱系基金星连资本等联合投资。
  • 模思智能孵化于复旦大学教授邱锡鹏带领的OpenMOSS团队，2023年2月该团队推出国内首个类ChatGPT开源模型MOSS。
  • 2026年以来，模思智能在半年多时间里发布20多个模型，覆盖语音生成、音频理解、语音识别、视觉理解及内容生成，包括MOSS-TTS、MOSS-Audio、MOSS-Transcribe-Diarize、MOSS-VL、MOVA等系列。
  • 仅4月7日至13日一周，MOSS-VL和MOSS-Audio连续迭代出6个版本；7月初又连续两天开源发布MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B和MOSS-VL-Realtime。
  • 模思智能即将推出全模态实时交互系统MOSS Live，采用前端交互模型与后端能动性模型协同架构，面向AI眼镜、智能汽车、家庭终端及机器人等场景。
  • 模思智能还在推进AI for AI技术路线，利用生成模型生产数据、理解模型筛选反馈，减少模型迭代对人工操作的依赖。
  • 创始人兼首席科学家邱锡鹏为复旦大学教授、国家杰出青年科学基金获得者，2024年获CCF-ACM AI Award，为当年全球唯一获奖者；CEO李世民出自其研究团队，曾硕博连读。

文章拆解

模思智能本轮超10亿元融资，是今年国内大模型赛道少见的早期大额融资。从投资方结构看，既有华控基金、国开科创等国资背景机构，也有上海科创基金、徐汇资本、临港策源基金等上海本地资本，叠加老股东持续加注，说明资本对其技术路线和落地场景有较强信心。

与智谱、DeepSeek等聚焦通用大模型、推理和Coding的厂商不同，模思智能选择了一条更偏终端交互的路径：语音、视觉及全模态实时交互。这一方向的核心逻辑在于，AI眼镜、智能汽车、机器人等终端需要持续感知真实环境并即时反馈，而非仅依赖云端文本对话。MOSS Live采用前端交互模型与后端能动性模型协同的架构，试图在保持实时交互的同时完成复杂任务执行，这一定位与终端厂商的需求较为契合。

从团队背景看，邱锡鹏团队自2016年起研究预训练技术，2023年发布MOSS后陆续推出SpeechGPT、AnyGPT等模型，技术积累覆盖文本、语音、图像和多模态统一建模。半年内发布20多个模型，显示出较快的迭代节奏，但也意味着研发投入和算力消耗巨大，本轮融资的用途也印证了这一点。

值得关注的变量包括：MOSS Live的实际性能与终端适配进度，AI眼镜、汽车、机器人等场景的规模化落地节奏，以及AI for AI路线能否真正降低数据生产和模型迭代成本。潜在风险在于，全模态实时交互对端侧算力、延迟和功耗要求极高，若终端厂商采用意愿不足或技术指标不达预期，商业化落地可能慢于预期。此外，国内大模型融资环境仍存在不确定性，后续轮次能否持续获得资金支持尚待确认。

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