发布 Apodex-1.0 Smol 模型（0.8B、2B、4B 开源权重），专为智能体验证优化 + AgentHarness 评估

嘿 r/LocalLLaMA，我们刚刚发布了 **Apodex 1.0**，除了旗舰 API，我们还发布了 **Smol 模型（0.8B、2B 和 4B）** 的权重。我们的核心研究聚焦于长期任务中的**独立验证**。我们并非仅仅通过扩大参数量来提升原始生成能力，而是尝试使用小型、高度专业化的本地模型来处理智能体循环中的特定子任务（例如来源交叉检验、假设检验和基于工具的综合分析）。我们希望与社区分享开源权重和评估工具，听取大家对本地智能体工作流的看法。# 🧠 设置：这些 Smol 模型有何用途？在本地运行长期智能体时，对每一步都使用一个庞大的 70B+ 模型（例如检查 URL 是否损坏或验证正则表达式）是极其低效的。我们将这些 0.8B、2B 和 4B 模型专门化，作为我们 **AgentOS** 运行时中的子智能体。它们经过训练，能够：1. **事实核查/交叉检验：** 将外部文本输出视为“声明”而非事实依据。2. **执行与验证：** 制定精确的工具调用，并在将结构输出传回主控制器之前进行验证。# 📊 旗舰模型基准测试（供参考）为了让您了解当这些验证循环大规模运行时，完整架构的能力，我们的旗舰模型（**Apodex-1.0-H**）取得了以下成绩：* **DeepSearchQA:** 94.4 | **BrowseComp:** 90.3 * **HLE-Text:** 60.8 * **SuperChem:** 74.2 * **FrontierScience Research:** 46.7（前沿科学推理对我们所有人来说仍然是一个严峻的瓶颈）# 🛠️ 开源组件与本地评估我们已开源了 **AgentHarness**，这是我们用来在本地测试和评估这些智能体工作流且不会在超过 50 步后出现漂移的框架。开源权重模型托管在 Hugging Face 上，评估代码在 GitHub 上。*（注意：为了严格遵守本版规则，我已将所有 Hugging Face 链接、GitHub 仓库以及免费的早期访问网络平台放在置顶评论中。）***对于本地智能体编排感兴趣的用户：*** 你是否尝试过在本地智能体工作流中将较小任务路由到 <4B 模型？你是如何缓解格式化/JSON 一致性漂移的？ * 你对专门针对*验证*而非对话流畅度优化小型模型有何看法？期待听到你的反馈，如果你希望我们为这些模型制作一些 GGUF/EXL2 量化版本，请告诉我们！