@heyshrutimishra: Apodex 1.0 发布，架构确实与众不同。它基于 Qwen3.5 进行后训练，成为一个自我进化的系统：…
摘要
Apodex 1.0 是一个基于 Qwen3.5 后训练的自我进化 AI 系统，在 BrowseComp、DeepSearchQA 和 HLE-text 上达到 SOTA。其 4B 迷你模型性能超越 30B 级别模型，并配有 AgentOS 运行时用于任务编排。开放权重可用。
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缓存时间: 2026/06/17 21:59
Apodex 1.0 正式发布，其架构确实与众不同。
该系统基于 Qwen3.5 进行后训练，形成自进化体系：数学、编程和通用知识保持完整，而深度研究能力会随时间累积增长。不存在灾难性遗忘问题。这种平衡的构建难度远超想象。
重型能力方面：1.0-H 模型可并行运行多达 150 个子代理，同时进行网络探索。独立的验证层在最终报告生成前会审核每项声明。这不仅仅是搜索加摘要——整个流程中内置了实际的冲突解决机制。
数据表现：BrowseComp 90.3，DeepSearchQA 94.4，HLE-text 60.8。目前在开源和闭源模型中都处于领先地位。
值得关注的是：其 4B 迷你模型在 BrowseComp 和 DeepSearchQA 上击败了所有 30B 级别的开源模型。更小、更便宜、研究能力更强。规模化的叙事正在悄然转变。
这一切的底层是 AgentOS，一个任务无关的运行时系统，负责调度、路由、检查点和成本核算。工作流逻辑位于其上的插件中，因此添加新应用只需一个代码文件夹。
权重也已开放。如果你正在构建研究管线，或思考代理编排应该如何真正结构化，值得一看。
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