Pistis 技术报告：27B 与 9B 多模态大模型家族
原文标题：Pistis Technical Report
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论文发布 Pistis 模型家族，包含基于 Qwen3.6 的 27B 与基于 Qwen3.5 的 9B 多模态大模型。作者提出交错蒸馏与强化学习（IDRL）后训练范式，在单一训练循环中交替进行 on-policy 蒸馏与强化学习。模型提供 Thinking 与 Agentic 两个变体，并引入 Pistis-Auto-Harnessing 在不更新参数的情况下提升智能体表现。
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Pistis 发布 27B/9B 多模态模型，IDRL 交替蒸馏与强化学习，两档均超各自基座。
- •27B 基于 Qwen3.6、9B 基于 Qwen3.5，先做大规模多模态 SFT 再后训练
- •IDRL 在单一训练循环内交替 on-policy 蒸馏与 RL，而非静态联合损失
- •每档分 Thinking 与 Agentic 两个变体，后者加入智能体轨迹数据
- •Pistis-Agentic 在多模态搜索上表现突出，两档均优于对应基座
- •PAH 为系统级方法，不更新参数即可提升智能体表现
为什么重要：把蒸馏与 RL 从静态组合改为交替优化，是后训练流程设计的一个可复用思路，对做多模态智能体的团队有直接参考价值。
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