InternScience
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上海人工智能实验室发布350亿参数Agents-A1模型，用于Agentic AI任务
上海人工智能实验室发布了Agents-A1，这是一个基于Qwen3.5-35B-A3B构建的350亿参数混合专家模型。该模型根据Apache 2.0许可协议发布，专为复杂、多步骤的Agentic AI任务设计。开发者声称，在特定的Agent基准测试中，其性能可与万亿参数模型相媲美，重点在于扩展“任务视野”而非单纯的参数数量。发布内容包括评估代码，并支持商业用途，提供量化版本并兼容vLLM和SGLang进行推理。
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Agents-A1-4B 模型在长时域搜索中表现强劲
InternScience 开发的新模型 Agents-A1-4B 在多项基准测试中表现强劲，尤其是在长时域搜索和智能体任务方面。该模型基于 Qwen3.7-4B，在 BrowseComp 和 GAIA 等领域显著优于其基础模型。虽然在指令遵循和工程任务方面取得了有竞争力的结果，但在 LiveCodeBench-V6 和 FrontierScience-Research 等一些领域落后于更大的模型。
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InternScience 发布 35B Agents-A1 模型，用于复杂的代理任务
InternScience 发布了 Agents-A1，这是一款拥有 350 亿参数的混合专家（Mixture-of-Experts）模型，专为复杂的代理任务而设计。该模型旨在通过跨越长时域搜索、工程和科学研究等领域的扩展能力，实现与万亿参数模型相媲美的性能。Agents-A1 与 Hugging Face Transformers、vLLM 和 SGLang 等流行库和服务框架兼容，并提供了详细的集成说明。