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11 月 6 日，AI 训练与评测公司 UniPat AI 完成新一轮 3 亿美元融资，投前估值 25 亿美元，阿里巴巴领投，腾讯和原有股东红杉中国共同参与。公司此前股东还包括砺思资本与锦秋基金。

创始人李宽出生于 1995 年。

2025 年 8 月，他还在阿里巴巴通义实验室做实习生，身份是 DeepResearch 项目组成员，在开源智能体 WebSailor 的论文中列名第一作者。

当时他已是香港科技大学二年级博士生，本科北航，硕士中国科学院计算技术研究所，研究方向为 LLM Agent 与可信机器学习。

2025 年末，李宽离开通义，在上海注册成立 UniPat，公司全称为模式星河（北京）科技有限公司。

从实习生到25亿美元估值的创始人，间隔不到一年半。

UniPat不做模型，做的是给模型当"考官"和"私教"。

公司基于真实使用场景生成训练与评测数据，出售给 AI 研究机构与企业，基准测试覆盖编程智能体的软件工程能力、浏览器智能体的网页操作能力，以及多模态模型的视觉推理能力。

今年 1 月，UniPat 与红杉中国旗下 xbench 联合发布 BabyVision，用 388 道题检验模型的纯视觉理解能力，人类基线准确率 94.1%，Gemini 3 Pro-Preview 仅 49.7%。

5 月发布的 Terminal-X 测试编程 Agent 在复杂工程任务中的表现，ExpertEval 则覆盖医疗、金融、法律三个领域，每个案例平均设置超过 21 条评分标准，不只判对错，还检查证据和推理过程。

PaperBenchX 的任务分布、来源论文与评分项构成

阿里领投这轮融资，等于用 3 亿美元为一名前实习生的判断力投票。

知情人士称交易在 9 月已接近完成，腾讯与红杉的参与则让这轮融资同时集齐了国内三家在 AI 基础设施上布局最深的机构。

AI 评测赛道的价值正在于模型能力趋同时，"定义好"的标准本身成为稀缺品。

UniPat 成立不足一年，BabyVision 已被美国实验室纳入模型报告引用，说明其评测框架开始获得行业层面的认可。

但 25 亿美元投前估值对应的是一个收入结构尚未公开的早期公司，评测生意的规模化取决于大模型厂商是否愿意持续为 " 判卷权 " 付费，而非一次性采购。

李宽的案例同时指向一个更具体的信号：中国大模型公司的人才外溢正在从技术骨干向实习生层级延伸，而资本愿意为这种外溢支付前所未有的溢价。

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