1. OpenCSG开源Agentic-27B:基于Qwen3.8-27B Dense基座、平台数据飞轮5857条真实执行轨迹DPO训练,面向Skills/结构化工具调用/失败恢复/结果核验;Agentic Eval(119项任务×3次)平均分0.828位列参评第二(与GLM-5.2差约0.008),超DeepSeek-V4-Flash/GLM-5.1/GPT-4.1-Mini等;单卡A800 80GB可部署(51.1GB显存、8并发212.93 tok/s)[🤖智能体主线(开源Agent模型)]
①OpenCSG 10-9发布开源Agentic-27B:Qwen3.8-27B Dense基座(262144最大位置长度),DPO数据从上代约3000条增至5857条(平台真实工具调用轨迹/失败案例/结果核验信号转化);②训练五环节:Skills、结构化工具调用、失败恢复、结果核验、私有化执行环境;③评测:119项智能体任务(邮件/日历/工单/CRM/库存/对账/供应链追查/提示注入防御等)×3次共357 trial,平均分从上代0.46提升至0.83,pass^3从11提升至74(执行稳定性);④部署:vLLM单卡A800方案+OpenAI兼容接口开箱即用。
储备选题智能体主线——"Agent执行能力"成为独立评测维度并开源化的信号:①"任务完成分0.46→0.83、稳定通过率11→74"说明Agent专用训练(真实执行轨迹DPO)比通用对话能力的边际收益大——Agent模型从"通用大模型顺带做工具调用"分化为独立品类,与OpenCSG同日参评的GLM-5.2/DeepSeek-V4-Flash等国产模型同榜,Agent执行力竞争国产阵营内卷化;②"平台数据飞轮→训练信号"的闭环(真实工具调用Bad Case转化DPO样本)是企业级Agent模型的数据护城河样本;③单卡可部署=中小企业私有化Agent的技术门槛已到"一张卡"量级,与🔥1 openJiuwen一体机路线互证(软硬两条私有化路径)
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