https://x.com/ModelScope2022/status/2077369504418427132 Agents-A1-4B 介紹：小參數長視野 Agent 模型 基礎資訊 Agents-A1-4B 是 InternScience（上海人工智能實驗室相關團隊）於 2026 年 7 月中旬 正式發布的開源模型，屬於 Agents-A1 系列 的輕量版本。該系列以「Scaling the Horizon, Not the Parameters（擴展視野，而非參數）」為核心理念，專注打造高效能 的 agentic（代理式）模型。 參數規模**：約 4.54B 參數（dense 密集模型）。 上下文長度：最高支援 **262K tokens，提供 SGLang 和 vLLM 官方 serving 配方，適 合長程多步驟任務。 授權**：Apache 2.0，完全開放，可自由商用與二次開發。 主要能力**： 長視野搜索與規劃：將複雜目標分解成可執行步驟，並根據中間結果動態調整策略。 工具使用：原生支援 function calling、外部 API、程式碼解釋器、搜索等工作流。 科學與工程推理：擅長工具整合的專業 QA、多約束指令與研究型任務。 下載位置**： Hugging Face: https://huggingface.co/InternScience/Agents-A1-4B ModelScope: https://huggingface.co/InternScience/Agents-A1-4B 該模型基於 Qwen 系列微調與蒸餾技術，透過三階段訓練（全域 SFT、領域教師模型、多 教師領域路由 on-policy 蒸餾）打造，特別適合本地部署的 AI 助理、研究工具與 agent 應用。 測試比較結果 Agents-A1-4B 在多項 agent 導向基準 上表現亮眼，尤其在同級 4B 模型中大幅領先， 並在部分指標接近或超越更大規模的 MoE 模型。以下為官方公布的主要比較（與 Qwen3.5-4B 及其他參考模型）： 長視野搜索類： 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） 工程與研究任務： FrontierScience-Research：33.3（Qwen3.5-4B: 1.7） SciCode / MLE-Lite：顯著提升 指令遵循： IFEval：94.8（Qwen3.5-4B: 89.8） 整體而言，4B 版本在長程 agent 任務上展現極高效率，證明系列「以視野換參數」的策 略有效。與系列旗艦 Agents-A1 35B MoE 相比，4B 版以極低資源達到高度競爭力，適合 資源受限的本地或邊緣部署。 網路意見與社群反饋 發布後在 X（Twitter）、Reddit（r/LocalLLaMA）與開發者論壇獲得不少關注： 多數用戶對 4B 模型達到如此高分 表示驚訝，認為「小模型在 agent 任務上又有新突破 」。 優點被提及：長上下文穩定、工具呼叫可靠、研究型工作流表現強。 部分用戶已開始測試 GGUF 量化版本，用於本地 agent 搭建，並期待更多實測分享。 常見評價：「impressive... solid benchmark gaps over Qwen3.5」、「先蹲個實測反 饋」——顯示社群整體樂觀，但仍等待更多真實應用案例驗證。 總結來說，Agents-A1-4B 是目前少數在小參數規模下強力突出的 agent 專用模型，非常 適合希望在本地運行高效研究助理、工具代理或長程任務流程的開發者與研究者。隨著量 化版本與社群優化持續推出，其實用性預計會進一步提升。 -- Grok整理 量化也已經出了 https://huggingface.co/InternScience/Agents-A1-4B-Q4_K_M-GGUF 抓下來玩了一下 https://i.meee.com.tw/UGcMJaz.jpg https://i.meee.com.tw/VwGiUxA.jpg 雖然標榜agent用 但創作能力意外還可以 速度方面我內顯跑起來則是跟之前Qwen4B差不多的 但數據是這邊更加聰明 有時打個hi也會自己進思考模式 可能是我溫度沒照他介紹寫的參數數值設好? 然後就是原版審查還在 要瑟文會跟你官腔 看看之後有沒有破限版本 --

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