Gate News 消息，4月27日——阿里巴巴的 PAI 团队已发布并开源 AgenticQwen，这是一款面向工业级工具调用应用的小规模代理式语言模型。该模型提供两个版本：8B 和 30B-A3B。通过创新的“双数据飞轮”强化学习框架训练，AgenticQwen 在大幅降低推理成本的同时，实现了接近“万亿级参数规模”的模型层级代理能力。
双数据飞轮机制解决了传统合成数据中的同质化问题。推理飞轮会从模型错误中自动生成更难的变体，而代理式飞轮会将简单的线性工作流 (例如单次预订流程)扩展为带约束的多分支行为树，包含拒绝与对抗条件，模拟真实世界的复杂决策场景。基准测试显示，AgenticQwen-8B 在真实工具环境基准 (TAU-2 和 BFCL-V4) 上得分为 47.4，远超基础 Qwen3-8B (23.8)，并接近 Qwen3-235B (52.0)。AgenticQwen-30B-A3B (仅激活 3B 参数) 达到 50.2。
该模型已部署在类似 Manus 的内部生产系统中，端到端推理时间方面显著缩小了与 235B 模型的差距。不过，该模型受原生上下文长度 40K tokens 的限制，这会制约其在深度搜索任务上的表现。
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Unibase 是一个高性能去中心化 AI 记忆层，为 AI 代理提供长期记忆和跨平台互操作性，使其能够记忆、协作和自我进化。Unibase 旨在构建开放代理互联网，支持智能代理在生态系统间无缝协作，赋能开发者构建下一代 AI 应用。
此消息不作为投资建议，投资需注意市场波动风险。
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