InternScience 發布 Sage-A1.5：基於 Qwen3.6 的 35B MoE 代理模型

背景

Sage-A1.5 是由 InternScience 發布的 35B Mixture-of-Experts（混合專家，一種只激活部分參數以提升效率的架構）代理模型。該模型基於上海人工智能實驗室（Shanghai AI Laboratory）的 Qwen3.6-35B-A3B 和 Agents-A1 構建，旨在透過適應性能力組合推進長程科學問題解決。 Hugging Face 熱門模型

發生什麼事

InternScience 於 Hugging Face 上發布了 Sage-A1.5 的模型權重與配置檔案。該模型被描述為在 A1 基礎上進一步學習組織工作並在執行中修正方法，強調代理編排、驗證和開放科學發現三大能力。Reddit r/LocalLLaMA 社群也討論了該模型，並提供了 GGUF 量化版本連結。 Hugging Face 熱門模型 Reddit r/LocalLLaMA

重點內容

模型卡指出 Sage-A1.5 具備代理編排功能，可透過任務委派和子代理並行協作來分解複雜任務；驗證模式允許模型在思維鏈中暫停審查進度並修正策略，無需外部批評者；此外還原生支援函數呼叫和工具整合，可與 API、程式碼解譯器及搜尋引擎互動。 Hugging Face 熱門模型

在效能方面，發布者表示 Sage-A1.5 在 XBench-DS-2510 取得 92.0 分，IFBench 取得 81.6 分，PinchBench 取得 90.0 分，GAIA 取得 95.1 分。發布者稱其在 BrowseComp（81.7）、SWE-bench Pro（61.2）等任務上在約 35B 規模模型中排名第一。 Hugging Face 熱門模型

與前代 A1 相比，發布者指出 Sage-A1.5 在工程與代理工作負載上有顯著提升，包括 SWE-bench Pro 提升 17.6 分、SWE-bench Multilingual 提升 14.0 分、PinchBench 提升 13.1 分、MLE-Lite 提升 21.3 分。 Hugging Face 熱門模型

對使用者的意義

開發者與企業可透過 Hugging Face Transformers、vLLM 或 SGLang 等框架整合該模型。模型卡提供了使用 pipeline 進行文字生成、透過 vLLM 啟動伺服器並使用 OpenAI 相容 API（應用程式介面，讓不同軟體能互相溝通的標準）呼叫的具體程式碼範例。 Hugging Face 熱門模型