TokenRhythm이 공개한 에이전트 워크플로용 오픈 웨이트 언어 모델 패밀리다. NeoHorse-1은 Qwen3.5-4B/9B를 기반으로 도구 사용·코딩·지시 따르기에 맞춰 후학습한 4B·9B 모델이며, 라우팅 하네스가 작업을 이질적 모델 풀에 배분하고 도구 상호작용과 결과를 기록해 다음 학습 데이터 구성에 반영하는 '에이전트 후학습' 방식을 쓴다. 기술 보고서 기준 10개 벤치마크 평균은 4B 64.87, 9B 69.04로 같은 크기 Qwen3.5 대비 각각 5.93p, 3.44p 높다. 네이티브 컨텍스트는 262,144 토큰이고 GGUF·MLX 양자화 버전도 제공된다. 4B 기반 의사결정 모델 NeoHorse-Jev-4B도 함께 공개됐다.