Apodex 1.1 发布：开源 FrontierAgent 框架与 35B mini 模型
Apodex 发布 1.1 版本并开源 agent 执行框架 FrontierAgent 与 35B 参数的 1.1 mini 模型，整版建立在一个主张上：衡量 AI 能力的有意义单位是端到端完成一份真实工作，产出文件、代码等可检查的结果，而非仅仅答对问题——「正确的答案也可能是失败的任务」。该主张与配套的可验证交付机制，使其成为关注 agent 可信输出的观察者值得留意的发布。
已确认
- FrontierAgent 已开源上 GitHub，macOS/Linux 一条命令即可启动，无需预装、不强依赖 Docker；原生命令行 TUI，支持单 agent 与 Agent Team 两种模式，目前约 2.4k star
- Apodex 1.1 mini 为 35B 参数开源权重，已上架 Hugging Face，含 FP8、NVFP4、GPTQ-Int4 等量化版本，可与 FrontierAgent 配合本地部署
- 完整版模型驱动在线 web workspace，配套 API 对新用户免费两周
- 官方数据显示 1.1 搭配 Agent Team 模式在 APEX-Agents、GDPval、FrontierScience、Humanity's Last Exam 等基准上位于当前前沿 agent 系统梯队；据转发帖，Apodex 1.1 论文（arXiv:2608.23283）及 Agent Team 评测结果已被收录至 Papers with Code，Agent 团队在 FrontierScience 通过率 63.3%
- 设计上把「生成结果」与「检查结果」拆为独立步骤（Statement Review）：重要结论交付前由独立环节复核，弱证据、引用不匹配、计算冲突会被标记并保留审查记录
- Deep Discover 模式内置异步 Agent Team：由模型自行决定任务拆分、子 agent 数量与汇总时机，子 agent 并行运行并将结果流回共享任务状态；运行中可投入新文件或变更需求，系统保留有效成果、只重排受影响部分，官方 demo 为全球 EV 电池供应商风险评估
- 官方 demo 直接处理真实专业文件，如读取原始临床数据表完成清洗、生存分析并产出 Kaplan-Meier 曲线，另覆盖粉末 XRD 指标化与批量蛋白质对接
为什么重要
- 发布从「告诉你怎么做」转向「陪你一起完成任务」的协作式定位，把可检验交付而非问答准确率作为能力标准，针对的是 agent 输出用于真实专业场景时的可信度问题
- 生成与核查分离的 Statement Review 机制被评测者（aakashgupta）认为是最被低估的能力，也是把 agent 输出用于实际工作的关键保障
- 开源框架加开源 35B 权重的组合降低了本地复现门槛，mini 模型可与 FrontierAgent 配合在本地跑完整工作流
2026-09-08 ~ 2026-09-09 · 14 条相关
- 第 1 集:Apodex 1.1 发布：开源 FrontierAgent 框架与 35B mini 模型(2026-09-08,14 条)
- 第 2 集:实测 Apodex 1.1：需求中途变更也能自动重排任务(2026-09-09,3 条)
一手来源
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