Salesforce 在 Dreamforce 发布首个推理模型 Koa：基于 Nvidia Nemotron，称训练未用真实客户数据

9 月 15 日，Salesforce 在本周的 Dreamforce 大会上发布公司首个推理模型 Koa。据，Koa 基于 Nvidia 的开源权重模型 Nemotron 构建，由两家公司联合后训练（post-trained），面向销售、营销和客服类任务；报道称它是本周 Dreamforce 最重大的发布之一。

按的说法，Koa 是 Salesforce 的「首个 CRM 推理模型」。Salesforce 称它没有使用任何真实客户数据，训练语料全部来自模拟客服与销售场景的合成数据（synthetic data）；在 Agentforce 平台中，它将作为前沿模型之外的替代选项，用来减少把多步推理任务交给前沿模型时的 token（模型处理与计费文本的基本单位）开销。TechCrunch 同时提到，Salesforce 并未放弃 Anthropic 或 OpenAI，它与 Anthropic 的合作 Claudeforce 仍在推进。

底座：Nvidia 的 Nemotron 3 Super

Salesforce 的新闻稿称，Koa 是在与 Nvidia 的深度技术合作中对 Nemotron 3 Super 做后训练得到的；TechCrunch 的表述是两家公司合作完成了后训练。训练使用的是一套专有的合成数据集，其建模对象是 Salesforce 近三十年的 CRM 部署经验，也就是企业实际运转的流程、工作流与运营政策。

Nemotron 3 Super 是 Nvidia ：总参数 1,200 亿，推理时激活 120 亿，采用混合专家（MoE）架构，上下文窗口 100 万 token，面向多智能体工作流，以宽松许可开放权重。

Koa 的后训练方法是监督微调（SFT）加上基于 Group Relative Policy Optimization（GRPO）的强化学习，工具来自 Nvidia 的 NeMo RL、NeMo Gym 和 NeMo AutoModel。Salesforce 称自己掌握模型权重，后训练与推理都在公司自有的信任边界（trust boundary）内完成。

Salesforce 主席兼 CEO Marc Benioff 在新闻稿中说：「Salesforce 造出的最有价值的东西不是我们的平台，而是关于企业如何运转的长期积累。Koa 把这些知识放进了模型本身。」

Salesforce AI 执行副总裁 Jayesh Govindarajan 则对 TechCrunch 解释了此前没有这样做的原因：Salesforce 一直想训练自己的企业级前沿模型，障碍是缺少一个可用的预训练底座。「在 Nemotron 出现之前，没有一个既可用、又达到最先进水平、还有清晰数据来源的美国主权预训练模型。我们不知道 Qwen 是用什么训练的。」Qwen 是阿里巴巴的开源权重模型。

训练语料来自模拟的客服与销售现场

Salesforce 称，Koa 的语料完全由合成场景构成，覆盖生成线索、评估商机、解决服务工单等客户生命周期任务。场景横跨 14 个以上行业，包括制造业、金融服务、医疗健康和旅游；每个场景把一个人设（persona）与具体任务配对，再映射出 agent（智能体）完成任务所需的动作与工具调用序列。

Govindarajan 向 TechCrunch 描述了模拟现场的细节：「我们实际上模拟了一个客服环境，有客服专员的角色，包括打电话进来的愤怒客户；一直延伸到试图完成交易的销售专员。」

TechCrunch 列出的卖点之一是：Koa 没有摄入任何真实客户数据，因此无法把数据泄露给其他方。按 Salesforce 的说法，Koa 的权重由 Salesforce 控制、完全运行在自有基础设施内，客户数据不会越过信任边界；模型以「温度 0」运行，使回答稳定可复现，另有专门的服务框架（serving harness）叠加信任与安全控制。

在 Agentforce 中替代前沿模型，省的是 token

TechCrunch 描述了此前的流程：如果一个 agent 需要推理长时间、多步骤的任务，提示会经由 Agentforce 的 AI 网关（决定哪个请求交给哪个模型的系统）路由给 Claude 或 ChatGPT 之类的前沿模型。Koa 的定位就是在 Agentforce 中承接这类任务，用更少的 token 完成同样的工作，降低 AI 支出。客户在 Agentforce 上搭建 agent，处理答复客服问题、安排预约这类日常任务。

Nvidia 负责企业生成式 AI 软件的副总裁 Kari Ann Briski 对 TechCrunch 说：「我们有一套独特的推理架构，可以做到 token 高效……主权 AI、首 token 时间、高效推理，要把 token 经济性做好，需要的差不多就是这三样。」

客户可以在三个层级选用 Koa：Data Cloud 生成式模型目录中的托管 LLM（大语言模型）；Setup 中面向全组织的模型提供商（产品页称它是第四个提供商选项）；以及 Agentforce builder 里按 agent、子 agent 粒度指定。

Salesforce 用自家基准 CRM Bench 衡量 Koa：新闻稿称它在更新商机、流转工单、安排跟进等真实任务的 CRM 动作上达到或超过领先模型，同时错误数量只有领先模型的三分之一。产品页给出的对比是：与当前默认的通用智能模型相比，Koa 调用正确动作的精确度高 11%，对客户上下文的回忆可靠性高 2.1 倍，长对话中记住上下文的能力高 15%。这些数字都出自 Salesforce 自家的基准与产品页面。

另一条线：与 Anthropic 的 Claudeforce 合作

TechCrunch 在 Koa 的报道中提到，Salesforce 并没有放弃 Anthropic 或 OpenAI：它与 Anthropic 名为 Claudeforce 的合作（TechCrunch 写作 ClaudeForce）允许企业把 Claude 作为 AI 界面使用，数据仍留在 Salesforce 的记录系统中，由其基础设施保护。

这项合作在 8 月 26 日公布，比 Dreamforce 早约三周。按，它是双方「扩展的战略合作」：首批交付物是 Claude 内的 Salesforce 插件，带 37 项预置销售技能，覆盖会议准备、交易健康度检查和管道复盘；Claude 同时进入 Agentforce，作为 Atlas 推理引擎的推理模型之一，默认驱动 Agentforce Vibes 和 Agentforce Coworker，并可在 Agent Builder 中使用。Salesforce in Claude 目前面向选定试点客户，预计 2026 年 9 月开放公测，更多预置技能将在 2026 年晚些时候推出。

内部先用上，六家客户进入试点

Koa 已经先在 Salesforce 内部投入使用，包括 Slack 中一个帮员工查找信息、处理日常事务的 agent。新闻稿列出的试点客户有六家：1-800Accountant、Baxter Credit Union、Engine、Formula 1、UChicago Medicine 和 Xero。

1-800Accountant 首席战略官 Ryan Teeples 在新闻稿中说：「会计工作需要在税务规则、财务数据、文档和每个客户的具体情况之间周旋。Koa 让我们的 agent 一步步推理这种复杂性，并在过程中调用正确的工具。」

同一份新闻稿还称，Salesforce 正把 Nemotron 系列模型和 Nvidia 的加速计算带进面向政府与受监管机构的 Missionforce：这类客户需要掌控模型与训练数据，把系统部署在私有云、涉密网络乃至完全物理隔离（air-gapped）的环境中。Missionforce Operations 现已在美国区域正式可用；后训练的 Nvidia 模型将在 2026 年 10 月提供给部分客户。

Koa 本身目前只向部分试点客户开放，在 Agentforce 中使用；正式可用（GA）预计在 2026 年冬季于美国区域上线。