terminal-agent

Antares-1B 是一个开放权重的10亿参数语言模型，基于 IBM Granite 4.0 构建，用于代码库中的自主漏洞定位。它作为终端代理运行，在 VLoc 基准测试上超越了许多更大的模型，并由 Cisco 以 Apache 2.0 许可发布。

Simon Willison 深度分析了 Grok Build 的开源代码，揭示了终端编程 agent 的内部运作，包括系统 prompt、工具实现和隐私问题。

Ai2和华盛顿大学发布论文Tmax，提出目前最强的开源终端智能体RL训练配方。仅用9B参数模型在Terminal-Bench 2.0上击败更大模型，关键在于低成本生成大量可验证训练数据，而非模型规模或算法。

Ai2发布了Tmax-27B，一个基于Qwen3.6-27B并使用DPPO（RL）训练的终端Agent大语言模型。作者提供了经重要性矩阵校准的GGUF量化版本，即使在极低的比特宽度下也能在Agent基准测试中取得有竞争力的性能，并且移植了MTP草案头用于推测解码。

Ai2 发布了 TMax 27B，一个 27B 的终端代理，在 Terminal Bench 2.0 上取得了 42.7% 的成绩，与比其大 40 倍的模型相媲美。

介绍 Tmax，开放强化学习终端代理模型，其在终端使用上超越了先前的开放工作。所有数据、权重和运行结果均将公开发布。

Ante是一个用Rust编写的轻量级、自包含的终端代理工具，设计上追求快速且无依赖。它在Terminal Bench 2.0中排名第一，尽管处于预览阶段且尚未开源，但对用户反馈保持高度响应。

Reasonix 是一个专为 DeepSeek 设计的原生后端终端编程 Agent，采用 Cache-First 循环和 Flash 优化策略，能够显著降低 API 调用成本并实时查看账户余额，是 DeepSeek 生态中的实用伴侣工具。