你如何交付 AI？
無論是開發者、夥伴或企業；雲端、邊緣或地端。UnieAI 為你運行 Agent 推論引擎，讓你專注在真正重要的工作上。
一具引擎的兩個半部。
Runtime · CPU
專為 Agent 打造的 harness 讓開源模型明顯更聰明；解耦的非同步 runtime 將 session、sandbox、orchestration 與 tools 拆分為獨立服務。數百個 Agent 在單一行程中運行，而非數十台 VM。
每行程並發 Agent turn 數*
Inference · GPU
Agent 工作流會產生龐大的推論量。UnieInfra 跨 AMD、Nvidia、Qualcomm 與 Intel 提供高吞吐密度與低 TTFT。Agent Core 與 UnieInfra 正融合為單一引擎。
吞吐密度，相較原生開源堆疊
78.3% → 97.2%
Agent Core 2 在 AIME 2025 將 MiniMax-M2 從 78.3% 提升到 97.2% — 權重不變，改變的只有環繞它的 runtime。
Baseline scores from the public leaderboard; the UnieAI bar is our internal result.
GPT-5.2 (xhigh)
MiniMax-M2 × UnieAI Agent Core 2
GPT-5.2 (medium)
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-20B (high)
Nova 2.0 Pro
Claude 4.5 Haiku
MiniMax-M2 (baseline)
Moat. Affordance. Diffusion.
GPU 上的 token 效率，與 CPU 上穩定、解耦的 harness，相乘成為結構性的成本與品質優勢。我們掌握 Token、harness 與硬體的基礎設施護城河，讓夥伴能在其上為自己的客戶打造專屬護城河。
harness 賦予開源模型全新能力：tools、MCP、RAG、sandbox 與規劃，再加上能讓數百個並發 Agent 變得可負擔的 runtime。更好、更省的每一回合，把開源權重轉化為生產級智能。
開源模型可部署於任何地方 — 雲端、邊緣或私有 — 並透過我們的夥伴、FDE 團隊與建構在 Agent Core 上的應用持續擴散。智能擴散到工作真正發生的地方。
企業缺的不是模型，而是 基礎設施。
真正困難的，是從 POC 走到 生產環境。
開源模型，以 你的方式部署。
不知道該從哪開始？