26亿参数模型击败大模型：智能体训练实战解析
SergioPaniego · x · 2026-08-04
作者分享了一个仅有 2.6B 参数的模型，该模型在指令遵循和工具使用方面击败了更大的模型。其训练过程结合了 SFT、蒸馏和强化学习（RL）等技术。
核心训练阶段包括：
- MOPD：学生模型生成内容，每个提示路由到其对应领域的教师模型以获取 token 级别的反馈。
- Agentic RL：在真实测试环境（如 OpenClaw, Hermes Agent）中使用多轮 GRPO，每次部署使用独立沙盒，并通过代理捕获 token 级别的轨迹。
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