IQuest-Q1 开源 320B MoE 智能体基础模型，激活 15B
原文标题：IQuest-Q1: Advancing Foundation Capabilities for Agentic CLI Systems
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论文发布 IQuest-Q1，一个总参数 320B、激活 15B 的稀疏 MoE 智能体基础模型，经三阶段训练：稳定高效预训练、细粒度中期训练与多脚手架多版本后训练，并结合模型合并整合不同专家与检查点。该模型在编码与通用任务上均展现能力，已作为开源模型发布以支持社区研究。
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IQuest-Q1 开源 320B 总参数、15B 激活的稀疏 MoE 智能体基础模型，三阶段训练并做模型合并
- •总参数 320B、激活 15B，属高稀疏度 MoE 智能体基础模型
- •预训练结合 Stable SplitNorm、Muon、muP 与两阶段课程，第二阶段提高编码数据配比，保持安全与最优学习率之间的稳定裕度
- •中期训练跨领域与格式扩展数据混合并逐步延长上下文
- •后训练采用多脚手架、多版本方案，结合 SFT、领域专用 RL 与 MOPD，并用模型合并整合不同专家与检查点、缓解参数更新冲突
- •已作为开源模型发布，官方称在编码与通用任务上均展现能力
为什么重要：320B 总参、15B 激活的开源智能体模型为自建 agent 的团队提供了低激活成本的基座选项；但摘要未给具体基准分数，选型前需自行验证编码与通用能力。
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