上海AI Lab刚开源的Agents-A1我跑了一周，说说实话。35B-A3B的MoE架构，显存友好，单机可跑。核心卖点是"扩展horizon而非参数"——训练数据平均45K token的超长轨迹，三阶段蒸馏把搜索、科研、代码五个领域能力揉进一个模型。Seal-0上56.4超GPT-5.5的42.3，HiPhO超DeepSeek-V4-Pro，机器学习科研任务FS-R从基座2.9%拉到40%——这些数字确实漂亮。鲸鱼叫声检测那个案例，模型自主迭代12小时AUC从0.58干到0.99，深度学习工程化能力是真有。但别急着吹。团队自己说了，算法工程类任务跟前沿模型还有差距。我实测跑代码重构，步骤一多就反复试错不收敛，推理优化做半天还是在原地转圈。45K轨迹训练的horizon优势在搜索和科研场景明显，但需要持续保持长程目标的任务，稳定性和万亿级模型仍有距离。另外蒸馏用的是硬路由，领域之间互不干扰，但跨领域组合任务就是盲区。
发布于 上海
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