Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen · Hugging Face

来源：https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen

Agnes AI logo

Agnes AI 官网 (https://agnes-ai.com/) · Agnes API 文档 (https://wiki.agnes-ai.com/en/docs/agnes-30-qwen)

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#agnes-30-qwenagnes-3.0-qwen

你好! 👋 今天我们要介绍 agnes-3.0-qwen，这是我们最强大的推理模型，适用于智能体编码（agentic coding）、工具调用、科学问题求解、长上下文分析以及多模态理解\。

亮点：

• **强大的智能体性能：**agnes-3.0-qwen 在 τ3-Banking 基准上取得其对比集中的最高分，在 Terminal-Bench 2.1 上也仅落后最优模型约一个百分点，而其参数规模远小于大多数旗舰系统。
• **可靠的指令遵循能力：**在 IFBench 基准上，agnes-3.0-qwen 的表现优于 GPT-5.6 Sol (Max) 和 Claude Opus 4.8 (Max)。
• **专为高要求任务打造：**具备 1M token 的上下文窗口、可调节的扩展推理能力（推理力度可选：xhigh、medium、low）、工具调用，以及文本、图像和视频理解能力。

LLM 基准测试评估：agnes-3.0-qwen 与旗舰级模型的对比

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#agnes-30-qwen-1agnes-3.0-qwen

一款以开放权重形式提供的多模态推理模型。该模型采用混合线性注意力/全注意力的 Mixture-of-Experts 架构（512 个专家，每个 token 激活 10 个），并配备多 token 预测头，将长上下文理解能力与强大的编码、智能体和科学推理能力相结合，同时提供生产环境所需的吞吐量和成本效率。

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#benchmarks基准测试

agnes-3.0-qwen 与 GPT-5.6 Sol (Max)、Gemini 3.8 Flash、DeepSeek V4 Flash (Max)、MiniMax-M3、Claude Opus 4.8 (Max) 以及 Qwen3.8 Max (0902) 进行对比。agnes-3.0-qwen 的结果为在公开基准上的自报数据；对比模型的数据取自公开报告。

所有基准测试中数值越高越好。agnes-3.0-qwen 的数据为自报；对比模型的数据取自公开可用的报告，可能随评估更新而变化。“—” 表示尚无公开结果。数据快照截至 2026 年 10 月 10 日。

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#model-information模型信息

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#license许可证

agnes-3.0-qwen 是 Qwen/Qwen3.8-Flash-Next（https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next）的后训练衍生模型。额外的后训练工作由 Agnes AI 完成。模型权重及继承的上游产物均在 Qwen Community License 1.0（https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen/tree/main/LICENSE）下发布。

所有使用和再分发行为必须遵守 LICENSE 中的完整条款。在所有副本或上游软件的重要部分中，必须保留原始 Qwen 版权和许可声明。有关署名信息及 Agnes AI 的后训练贡献，请参见 NOTICE（https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen/tree/main/NOTICE）。

商业使用条件（摘要；以完整许可协议为准）：

• 如果被许可方或其任何关联公司从事模型即服务（MaaS）或 AI 工作助手业务，在将该模型或其衍生作品用于任何商业目的之前，需从 Qwen 获得单独的许可证。内部使用例外仅适用于软件、其输出及其底层模型能力不对任何第三方提供的场景。有关这些业务的定义和排除条款，请参阅 LICENSE。
• 如果使用该模型或其衍生作品的商业产品或服务的月活跃用户超过 1 亿人，或月收入超过 2,000 万美元（或其他货币等值金额），则必须在其用户界面上醒目地展示相应的模型名称。此展示条件与上述商业许可要求是独立的。

本 README 中的 API 示例不会根据上游许可证授予额外的商业权利。任何单独的商业授权均须从 Qwen 获取；LICENSE 中列出的联系方式为 model\-business@notice\.qwencloud\.com。

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#hardware-requirements硬件要求

快速开始中的启动命令使用 8 GPU 张量并行。该检查点为约 360 GB 的 119 分片 BF16 包；单张 GPU 无法满足需求。

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#quickstart快速开始

推理模型

agnes-3.0-qwen 使用扩展推理来处理复杂任务，可通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions 和 Responses API 使用。请将 API 密钥保存在环境变量中，并使用公开可访问的 URL 作为图像输入。

SGLang

python -m sglang.launch_server \
    --model-path Agnes-AI/agnes-3.0-qwen \
    --served-model-name agnes-3.0-qwen \
    --tp 8 \
    --host 0.0.0.0 --port 8000 \
    --context-length 1024000 \
    --mem-fraction-static 0.85 \
    --tool-call-parser qwen3_coder \
    --reasoning-parser qwen3

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#chat-completionsChat Completions

export AGNES_API_KEY="your-api-key"

curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer ${AGNES_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "agnes-3.0-qwen",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Review this API handler for security issues and provide a corrected version."
      }
    ],
    "temperature": 1.0,
    "max_tokens": 4000
  }'

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#pythonPython

pip install openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AGNES_API_KEY"],
    base_url="https://apihub.agnes-ai.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="agnes-3.0-qwen",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Design a fault-tolerant event processing architecture.",
        }
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=4000,
)

print(response.choices[0].message.content)

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#reasoning-effort推理力度

聊天模板接受 reasoning\_effort 参数（默认为 xhigh，可选 medium 或 low）以及 enable\_thinking 开关。在 OpenAI 兼容的服务器上，这些参数通过 extra\_body 传递：

response = client.chat.completions.create(
    model="agnes-3.0-qwen",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize the trade-offs of event sourcing in three bullets."}],
    extra_body={"chat_template_kwargs": {"reasoning_effort": "low"}},
)

设置 \{"enable\_thinking": False\} 可在延迟敏感的调用中完全禁用扩展推理。

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#image-understanding图像理解

response = client.chat.completions.create(
    model="agnes-3.0-qwen",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Explain this chart and call out anomalies."},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "https://example.com/chart.png"},
                },
            ],
        }
    ],
)

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#responses-apiResponses API

curl https://apihub.agnes-ai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer ${AGNES_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "agnes-3.0-qwen",
    "input": "Create a step-by-step migration plan from a monolith to services.",
    "max_output_tokens": 4000
  }'

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#recommended-inference-settings推荐推理设置

请使用采样而非贪心解码。为扩展推理预留足够的 max\_tokens / max\_output\_tokens。

如果响应提前终止，请增大 max\_tokens。

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#model-capabilities模型能力

agnes-3.0-qwen 尤其适用于终端和仓库级别的编码智能体、启用工具的客户工作流、技术研究、文档综合分析以及需要在长且复杂上下文中进行推理的视觉分析。

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#responsible-use负责任使用

模型输出可能包含错误。请在应用层对高影响决策和工具操作进行验证，并在发送敏感或受监管数据之前查阅适用的 Agnes AI 服务条款。

https://huggingface.co/Agnes-AI/Agnes-3.0-Qwen#citation引用

@misc{agnes30qwen2026,
  title        = {agnes-3.0-qwen},
  author       = {{Agnes AI}},
  year         = {2026},
  month        = oct,
  howpublished = {Open-weight model},
  url          = {https://huggingface.co/Agnes-AI/agnes-3.0-qwen}
}