https://x.com/ModelScope2022/status/2077369504418427132 Agents-A1-4B 介绍：小参数长视野 Agent 模型 基础资讯 Agents-A1-4B 是 InternScience（上海人工智能实验室相关团队）於 2026 年 7 月中旬 正式发布的开源模型，属於 Agents-A1 系列 的轻量版本。该系列以「Scaling the Horizon, Not the Parameters（扩展视野，而非参数）」为核心理念，专注打造高效能 的 agentic（代理式）模型。 参数规模**：约 4.54B 参数（dense 密集模型）。 上下文长度：最高支援 **262K tokens，提供 SGLang 和 vLLM 官方 serving 配方，适 合长程多步骤任务。 授权**：Apache 2.0，完全开放，可自由商用与二次开发。 主要能力**： 长视野搜索与规划：将复杂目标分解成可执行步骤，并根据中间结果动态调整策略。 工具使用：原生支援 function calling、外部 API、程式码解释器、搜索等工作流。 科学与工程推理：擅长工具整合的专业 QA、多约束指令与研究型任务。 下载位置**： Hugging Face: https://huggingface.co/InternScience/Agents-A1-4B ModelScope: https://huggingface.co/InternScience/Agents-A1-4B 该模型基於 Qwen 系列微调与蒸馏技术，透过三阶段训练（全域 SFT、领域教师模型、多 教师领域路由 on-policy 蒸馏）打造，特别适合本地部署的 AI 助理、研究工具与 agent 应用。 测试比较结果 Agents-A1-4B 在多项 agent 导向基准 上表现亮眼，尤其在同级 4B 模型中大幅领先， 并在部分指标接近或超越更大规模的 MoE 模型。以下为官方公布的主要比较（与 Qwen3.5-4B 及其他参考模型）： 长视野搜索类： BrowseComp：66.8（Qwen3.5-4B: 47.2） XBench-DS-2510：90.0（Qwen3.5-4B: 73.0） GAIA：95.1（Qwen3.5-4B: 58.3） 工程与研究任务： FrontierScience-Research：33.3（Qwen3.5-4B: 1.7） SciCode / MLE-Lite：显着提升 指令遵循： IFEval：94.8（Qwen3.5-4B: 89.8） 整体而言，4B 版本在长程 agent 任务上展现极高效率，证明系列「以视野换参数」的策 略有效。与系列旗舰 Agents-A1 35B MoE 相比，4B 版以极低资源达到高度竞争力，适合 资源受限的本地或边缘部署。 网路意见与社群反馈 发布後在 X（Twitter）、Reddit（r/LocalLLaMA）与开发者论坛获得不少关注： 多数用户对 4B 模型达到如此高分 表示惊讶，认为「小模型在 agent 任务上又有新突破 」。 优点被提及：长上下文稳定、工具呼叫可靠、研究型工作流表现强。 部分用户已开始测试 GGUF 量化版本，用於本地 agent 搭建，并期待更多实测分享。 常见评价：「impressive... solid benchmark gaps over Qwen3.5」、「先蹲个实测反 馈」——显示社群整体乐观，但仍等待更多真实应用案例验证。 总结来说，Agents-A1-4B 是目前少数在小参数规模下强力突出的 agent 专用模型，非常 适合希望在本地运行高效研究助理、工具代理或长程任务流程的开发者与研究者。随着量 化版本与社群优化持续推出，其实用性预计会进一步提升。 -- Grok整理 量化也已经出了 https://huggingface.co/InternScience/Agents-A1-4B-Q4_K_M-GGUF 抓下来玩了一下 https://i.meee.com.tw/UGcMJaz.jpg https://i.meee.com.tw/VwGiUxA.jpg 虽然标榜agent用 但创作能力意外还可以 速度方面我内显跑起来则是跟之前Qwen4B差不多的 但数据是这边更加聪明 有时打个hi也会自己进思考模式 可能是我温度没照他介绍写的参数数值设好? 然後就是原版审查还在 要瑟文会跟你官腔 看看之後有没有破限版本 --

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