论文综述：Apodex 1.1 让 AI 真正干活而不只是回答

一、论文是干什么的？

现在的大模型很像一个知识渊博的实习生：你问它什么，它都能对答如流，条理清楚、引经据典。但如果你把一堆乱七八糟的 Excel、PDF、实验数据丢给它，说「帮我做完这个项目，两小时后我要看到一份可以直接交给客户的报告，附上所有原始计算」，它往往就露怯了——找错了文件版本、代码跑挂了不知道怎么修、中途忘了自己一开始要干什么、最后交出来一篇读着很顺但数字对不上的稿子。

Apodex 1.1 这篇技术报告，想解决的正是这个落差。作者把它命名为工作能力（working capability），定义是「面向一个真实目标，持续、可验证地推进进度」。注意这里有两个关键词：持续（不是一问一答，而是几十上百步地干下去）和可验证（不是听起来对，而是每个数字都能被独立重算或追溯到出处）。论文的核心主张相当直白：衡量智能体智能高低的单位不该是「一次回答」，而应该是「一件干完的活」。

为了做到这一点，团队沿着两条互补的路线扩展：一条叫Environment Scaling（环境扩展），即造出海量真实、可执行、可判分的「世界」让模型在里面练手；另一条叫Agentic Coordination Scaling（智能体协同扩展），即训练模型自己拆任务、派活、并行推进、边干边改计划。两条路线共用一套执行框架和一个叫 AgentOS 的运行时底座。最终的成果是：完整版 Apodex 1.1 在金融、科研、专业办公、数学、代码、深度检索等一大批基准上进入第一梯队；而只有 350 亿参数的 Apodex 1.1 mini 还开源了权重，能在本地跑。

二、核心方法与创新

2.1 先把「一件活」写成数学定义

要让机器学会「干完一件活」，第一步是给「活」下一个精确定义。论文用一个九元组来描述一个任务契约：

\mathcal{E}=(\mathcal{W}, W_0, q, \mathcal{A}, \mathcal{T}, \Omega, \mathbf{B}, D, V_D)

翻译成大白话： $\mathcal{W}$ 是「工作台可能长成什么样」的所有状态空间， $W_0$ 是「一开始桌上摆着什么」， $q$ 是「要干成什么」， $\mathcal{A}$ 是「你能做哪些动作」， $\mathcal{T}$ 是「做了动作世界怎么变」， $\Omega$ 是「你能看到什么反馈」， $\mathbf{B}$ 是预算向量（可以约束轮数 $B_{\mathrm{turn}}$ 、工具调用次数 $B_{\mathrm{tool}}$ 、token、墙钟时间、并发数）， $D$ 是交付契约（必须交出什么、要满足哪些约束）， $V_D$ 则是最终判卷的验证器。

执行过程写成两行递推： $W_{t+1}=\mathcal{T}(W_t,a_t)$ 、 $o_{t+1}=\Omega(W_t,a_t,W_{t+1})$ 。整条轨迹 $\tau_H=(u_0,a_0,o_1,\ldots,u_{H-1},a_{H-1},o_H)$ 结束后，由 $S_D=V_D(W_0,W_H,\tau_H)$ 给出成绩。

这个定义有个很重要的隐含意思：一篇写得漂亮的报告本身不构成成功，它只是终态工作区 $W_H$ 里的一个产物；成功与否由交付契约的条款说了算。这跟传统「模型输出 vs 参考答案」的评测范式是根本不同的。

2.2 Environment Scaling：把「造世界」当成新的扩展维度

传统扩展大家都懂：加参数、加数据、加推理算力。这篇论文提出第四个维度——扩展环境本身。理由是：模型在真实工作中翻车，很少是因为「不知道答案」，而是因为找不到权威文件、跨工具调用时状态丢了、代码报错不会修、证据互相矛盾不会调和。这些能力只能在能真正执行、能真正判分的世界里练出来。

论文造了三类「世界」：

File worlds（文件世界）模拟真实职场的文件堆：嵌套目录、多种格式、历史版本、跨文件引用。信息不在 prompt 里，而散落在工作区里，模型必须自己找出哪份才是权威版本、重建业务逻辑链、过滤掉过期记录。造这种世界的思路是「反向工程」——先定义底层业务状态、权威关系、推导逻辑和交付要求，再把它们投影成一个凌乱的工作区。覆盖面靠一张持续维护的场景登记表来扩展，目前覆盖 33 个领域、318 种职业、1208 个交付物簇，再往下还有「角度」层生成同一职业内的不同任务。关键是难度不靠堆文件数量：目录再大，如果权威路径一眼可见，任务并不会更难。

Search worlds（搜索世界）把开放网络研究建模成「发现 + 获取 + 证据综合」。它的标准答案不只是最终结论，还包括相关来源集合、论断与证据的对齐关系、以及来源冲突处的显式不确定性标注。为了衡量这类任务的难度，论文提出一个「获取压力」坐标：

\rho_{\mathrm{acq}}(\mathcal{E})=\frac{N_{\mathrm{cand}}(\mathcal{E})+N_{\mathrm{hop}}(\mathcal{E})}{B_{\mathrm{tool}}(\mathcal{E})}

其中 $N_{\mathrm{cand}}$ 是需要花成本去核查的候选来源数， $N_{\mathrm{hop}}$ 是承重的证据跳转次数， $B_{\mathrm{tool}}$ 是工具调用预算。 $\rho_{\mathrm{acq}}$ 越高，模型就越被逼着学会分诊、导航、状态跟踪和「什么时候该收手」。作者特别强调这只是一个一阶坐标，不是通用难度尺。

Code worlds（代码世界）是有状态的沙箱仓库环境。验证靠执行：对从真实 PR 采集来的世界，要求 fail-to-pass 测试在改前失败、改后通过，pass-to-pass 测试改前改后都通过。对合成出来的世界没有外部标准答案，所以除了「参考解能过」之外，还额外做一件事——主动测试「求解器能不能不真干活就骗到奖励」，只有在沙箱里真的成功的攻击才算验证器失效。评分与求解器隔离，模型改不了自己的判卷人。

三类世界共用同一套构造原则，作者概括为「正向便宜、逆向昂贵」：生成器用隐藏状态或参考程序低成本地把世界造出来并解掉，而智能体只看到渲染后的工作区，必须在约束下把路径重新走出来。

2.3 Agent Team 1.1：从「一次性分工」到「持续协商的任务板」

1.0 版本里，主智能体在开头想一想、分个工、派几个子智能体出去，就算完事了。1.1 把这个决定外化成一块持久的任务板（Task Board）。每个条目都记录：一个有界的子目标、依赖关系、负责人集合、解决状态（open / in_progress / resolved / cancelled）、以及回传的证据或产物。

这个改动的意义比看起来大。任务板不是「私有推理的可视化」，而是模型、运行时、用户三方共享的协调记录。子智能体从板上领取范围，完成的工作挂回板上，改计划则表现为对板的工具调用式编辑。于是：一个结果返回就能立刻解锁下游任务；一个被推翻的前提只作废它的后代而不是全盘重来；一条慢分支不再堵住其他独立分支。

在此之上加了四项新能力：

异步人工介入（Asynchronous Human Intervention）。真实研究任务开头必然是欠定义的，往往干到一半才知道该问什么。Apodex 允许用户在执行中途插话 $u_t$ ，模型据此更新活的任务板。作者构造了覆盖十余类介入的训练轨迹：澄清需求、纠正事实、改优先级、补新文件、换假设或方法、限定来源与工具、改预算或截止时间、暂停恢复取消、进度查询、输出格式与语言偏好、甚至无关的闲聊问题。规则很清晰：不改变验收条款的介入只更新相关板条目、作废受影响的后代、通知在跑的子智能体，同时保持 $(q,D)$ 不变；如果消息实质性改变了目标或交付要求，运行时就开一个新的任务契约，但把仍然有效的工作区状态带过去。这训练出来的行为是「保持因果连续性」，而不是一句话就全部推倒重来。

非对称验证（Asymmetric Verification）。1.0 已经有独立上下文的审查者了，但作者发现「独立」还不够：如果让一个同等能力的验证者把整道题重做一遍，它很可能引入第二条同样不受约束的错误链，反而变成新的污染源。1.1 的做法是让验证任务本身比生成任务窄：验证者只拿到一条具体论断、它的支撑证据、以及适用的交付约束，任务是去攻击这条论断——找反例、用真正独立的来源类别做三角验证、核对人名日期数字公式这类原子细节、或检查格式合规。这样产出的信号也更可操作：反馈直接点名争议论断、反证或失败的检查项、以及需要的修复动作。

自适应最大团队投入（Adaptive Max Team Effort）。测试时扩展算力确实有用，但均匀撒钱会把预算浪费在已经板上钉钉的子问题上。这里的做法是只对弱、有争议、或承重的论断追加独立范围的调查；扩散时沿真正不同的假设、方法、来源类别或提问框架展开；后续几波算力分配给未解决或被证伪的分支。因为每次返回后都会重新分配，扩展变量是「有用的协调工作量」，而不是固定的智能体数量。

证据锚定合成（Evidence-Grounded Synthesis）。长任务的最后一步不能直接拿主智能体的末尾上下文来压缩成稿——早期证据会丢，试探性的分支结论会被写成板上钉钉。所以论文加了一个独立的合成阶段，输入是终态任务板、子智能体报告、检索到的证据、产出的文件和验证结论。它分两遍：先把各分支结果调和成一张论断与证据图，标出哪些论断是承重的、被佐证的、有争议的、未解决的；再把这张图交给写作智能体，在同样的工具、引用和交付约束下成文。追溯不到证据或计算的论断被限定或删掉，缺失的承重依赖则退回主智能体继续干活，而不是用漂亮话填上。

值得一提的是：论文明确说明这个合成阶段只用于线上产品，不计入离线评测，这一点在读实验表时要记住。

2.4 AgentOS：长周期工作的操作系统

AgentOS 把抽象的工作区实例化成六个组件：

W_t=(F_t, Q_t, C_t, I_t, G_t, K_t)

分别是文件状态 $F_t$ 、检索到的证据 $Q_t$ 、可执行状态与日志 $C_t$ 、产物索引 $I_t$ 、连接来源与动作与产物的依赖图 $G_t$ 、以及可选的运行时控制状态 $K_t$ 。单智能体运行时 $K_t$ 里可能只有轻量的计划元数据；Agent Team 则把它实例化成显式的任务板加 Agent Bus。

几个工程细节挺见功力：

三个文件命名空间。/inputs 是任务给定文件的只读视图，/workspace 放计算、笔记和候选产物，/outputs 是最终交付物的收集根目录。这样验证器就能区分「给的材料」「中间草稿」「声称要交付的东西」。另外还可挂载 /shares，一个跨运行存在的只读组织文档库。

分层压缩（Tiered Compaction）。上下文快撑爆时，触发条件不是本地估算的文本长度，而是推理端点实际报告的 token 用量。第一层便宜：丢掉老工具观察的正文，保留消息结构、近期结果和受保护的汇聚报告；只有当实测缓解不够时才升级到第二层——用 LLM 摘要轨迹中段。升级由实际获得的缓解量驱动，而不是固定时间表。

优雅的预算耗尽。每个执行预算同时给出一个软截止和一个外层硬超时。软截止临近时，观察者会要求活跃智能体先把发现整合起来，模型重试和工具调用把等待时间收敛到剩余时间内。到软截止时循环正常结束，然后跑一次有界的、无工具的收尾调用，从已完成的工作里抢救出一个有用的部分结果；硬取消只作为最后手段。

受控的产物交付。「产出一个文件」和「声明它是最终交付物」被严格分开：发布方要声明 /outputs 下的精确清单，一个运行级租约保证同一时刻最多一个会话有提交权。非发布方对 /outputs 的写入直接 fail-closed，发布方也只能写自己声明过的路径。终止时每条清单项都要跟授予租约时拍的基线快照对账——空文件、或者上一轮遗留的同名旧文件，都无法冒充交付。最终答复里如果有清单没覆盖的交付声明，会被显式标出而不是当成成功。

作者也坦率写了边界：这套机制保证的是状态、执行和交付的运行时契约，不保证检索到的来源、计算、科学方法或最终结论是对的；协调平面是运行级的而非持久分布式数据库，进程重启恢复和历史文件系统回滚不在当前契约内。

2.5 训练：SFT 打底 + PIVOT-RL 精修

SFT 阶段把通用推理、工具使用、搜索、文件交互、代码、数学、科学与金融推理、专业交付、多智能体协同全部归一化成同一套有状态交互 schema，让这些行为能在一个策略里组合起来。过滤强调行为有效性：删掉工具交互非法、状态不一致、无视观察、交付不完整的轨迹；对异步智能体数据放宽角色交替约束；有标准答案时用常规拒绝采样，rubric 评分的任务则挑选任务相关的评分维度和阈值，而不是依赖单一的总分裁判。最后在通用、智能体、代码等几个大能力域上分别训 SFT 变体，再用 model-soup 合并得到统一的初始化检查点。

RL 阶段的核心难题是信用分配：一条几百步的长轨迹只有末端一个粗糙的成败信号，中间到底哪一步该改？论文的答案是 PIVOT-RL（在关键决策点做局部优化）。做法是事后回溯分析，找出「转折点」（pivot）——模型开始走上不产出的策略、依赖了不充分的证据、误用了工具、或该修正假设却没修正的那一步。然后保留有用的前缀，从转折点起构造一个带简短纠偏提示的局部续写任务；对有状态任务还会恢复对应的可执行环境状态。这个提示只提供方向性指引，从不作为预测目标，推理时也完全不出现。局部续写与不带提示的完整任务混合训练，兼顾「在失败相关状态上高效学习」和「端到端自主解题」。

打个比方：普通 RL 像是让学生把整套卷子重做一百遍，只告诉他总分；PIVOT-RL 则是老师翻到他做错的那一步，说「这里应该换个思路」，然后让他从这一步接着做——前面做对的部分不用重来，学习信号全集中在真正需要改正的那一段。

工程上还有一条：完成的轨迹异步进入优化，不等慢的 episode。搜索、代码执行、文件处理、协同这些任务的墙钟成本差异极大，同步等待会严重拖低吞吐。

三、使用了哪些模型和计算资源？

项目	内容
完整版模型规模	397B（论文 HDS6 章节明确写道 Deep Discover 与 Deep Solve 两个评测切片使用 397B 模型）
轻量版模型规模	Apodex 1.1 mini，论文写作 35B；HuggingFace 模型页显示总参数约 35.95B（约 36B）
mini 的基座模型	模型卡的 `base_model` 字段写明为 `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B`，架构为 `Qwen3_5MoeForConditionalGeneration`（MoE，混合线性注意力与全注意力层）
开源许可	mini 权重为 Apache 2.0
上下文长度	262,144 tokens
推荐部署	SGLang（`--tp 8 --context-length 262144`）或 vLLM（`--tensor-parallel-size 8 --max-model-len 262144`），即建议 8 卡张量并行
推荐推理参数	temperature 1.0、top_p 0.95
量化版本	官方另外发布了 NVFP4、GPTQ-Int4、FP8 三个量化权重
GPU 型号与数量	暂无相关信息（报告未披露训练硬件）
训练时长与算力总量	暂无相关信息（报告只给了 RL 随算力增长的趋势图，没有绝对数值）
训练数据规模	暂无相关信息（只描述了混合成分与过滤策略，未给 token 数或轨迹条数）
API 调用成本	论文未披露；官方提供 API 平台，具体定价需以平台为准

评测中用到的外部模型包括 GPT-5.6-Sol、GPT-5.5、Claude-Opus-5、Claude-Opus-4.6/4.7/4.8、Claude-Fable-5、Kimi-K3 (max)、Kimi-K2.6、DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash-0731、Gemini-3.1-Pro、Gemini-3.6-Flash、GLM-5.2、Qwen3.7/3.8-Max、Grok-4.6 等；FrontierResearchBench 的语义评分部分使用 GPT-5.6-Sol 作为裁判模型。

四、实验结果

一句话总结：底层模型本身已经很能打（ReAct 模式就接近第一梯队），而训练过的多智能体协同还能再稳稳加上 4 到 9 分；但在纯代码基准和最难的端到端科研工作流上，它离顶尖仍有差距，作者也没有粉饰。

评测分两种模式：ReAct 是最简单的「想一步、调工具、看结果」循环，反映模型本身的策略；Agent Team 是主智能体动态派生子智能体并行干活，反映系统级增益。

专业办公与金融

基准	Apodex 1.0	1.1 ReAct	1.1 Agent Team	最强参考值
APEX-Agents（480 个跨应用长任务）	16.5	34.4	38.5	Claude-Opus-5 42.3
GDPVal（44 种职业，胜率）	59.3	69.5	78.8	Claude-Opus-5 89.4
FrontierFinance（220 题，11543 条专家评分项）	40.3	48.7	54.3（该表最佳）	Claude-Fable-5 49.2
YC-Bench 期末净资产	47,966 美元	1,038,255 美元	未单独报告	Claude-Fable-5 约 197.8 万美元

APEX-Agents 上 ReAct 相比 1.0 直接翻倍还多，Agent Team 再加 4.1 分；GDPVal 上协同带来 9.3 分增益。

科研、通用推理与深度检索

基准	Apodex 1.0	1.1 ReAct	1.1 Agent Team	最强参考值
FrontierScience-Research（60 题，10 分制，7 分及格）	28.3	55.0	63.3（该表最佳）	DeepSeek-V4-Flash-0731 55.0
BioMysteryBench 人类困难子集（17 题）	17.6	23.5（4/17）	35.3（6/17）	Claude-Opus-5 49.4
Humanity’s Last Exam	49.0	53.2	56.1	Claude-Opus-5 64.7
DeepSearchQA（F1）	84.6	88.2	92.4	Claude-Opus-5 与 Kimi-K3 均 95.0

FrontierScience-Research 的平均 rubric 分从 ReAct 的 6.7 提到 Agent Team 的 6.9——注意及格线是 7 分，所以通过率跳了 8.3 个点，但平均分只挪了 0.2，说明协同主要是把「差一点及格」的那批题推过线。

35B mini 的效率结果

这是本文最被媒体引用的一组数字：

基准	1.0 mini ReAct	1.1 mini ReAct	1.1 mini Agent Team	对照
FrontierFinance	33.2	40.0	50.2（该对照组最佳）	GPT-5.6-Sol 46.8、DeepSeek-V4-Pro 45.5
FrontierScience-Research	25.0	45.0	51.7	DeepSeek-V4-Flash-0731 55.0
APEX-Agents	15.4	24.2	27.7	Kimi-K2.6 27.9

也就是说一个 35B 模型在 APEX-Agents 上打到了 27.7，与 Kimi-K2.6 的 27.9 只差 0.2 分。作者自己很谨慎地把这表述成「进入性能带」而不是「超越」，理由是若干闭源参考系统的参数量并未公开。

数学（MathArena 协议）

评测集	参考线	1.0 Agent Team	1.1 ReAct	1.1 Agent Team
IMO 2025	35	12.5	24.3	36.5
IMO 2026	29	13.0	18.5	30.5
USAMO 2026	25	5.8	16.0	26.5
IMO-ProofBench Basic	无	63.3	80.0	96.7
IMO-ProofBench Advanced	无	20.0	46.4	63.3

Agent Team 模式在三个集合上都越过了参考线，其中包含 IMO 金牌线。注意 ReAct 单独跑是过不了线的——这里协同带来的增益特别大。

代码：诚实的短板

基准	Apodex 1.1	最强参考值
Terminal-Bench 2.1	70.8	Gemini 3.6 Flash 91.9
SWE-bench Verified	77.7	Claude Opus 5 92.2

这是全文里 Apodex 落后最明显的一块，报告没有回避。

内部基准

FrontierSearchBench（41 个可验证深搜任务）的评分公式为

s_{\mathrm{FSB}}=\frac{100}{N}\sum_{i=1}^{N} r_i

其中 $N=41$ ，每题分数 $r_i\in[-1,1]$ ——答错要倒扣，以此惩罚「穷举乱猜」。结果：Agent Team 拿到 69.1 分（正分题占 87.8%、零分题 9.8%、负分题 2.4%），超过 GPT-5.6-Sol 的 67.4 和 Claude-Opus-5 的 64.4，是该对照中的第一；ReAct 为 57.0。协同大致把「拿不到分」的题目比例砍了一半。

FrontierResearchBench（基于 FrontierChallenge，97 个跨材料科学、化学、生信、医学影像等领域的可执行任务）用 Pass Rate（拿满分的比例）计分，结果就没那么好看了：Apodex 1.1 Agent Team 在自家 FrontierAgent 框架下 12.4%，换到 Claude Code 框架下 10.3%；但最强的 GPT-5.6-Sol 加 Codex 与 Grok-4.6 加 Claude Code 也才 20.6%。作者的结论是「可靠地完成一个指定科研流程并交齐每一件产物，对所有被测系统都仍然困难」。

HDS6：不只看结果，还看过程

最后一层评测叫 HDS6，它不问「答对没有」，而问「这活干得讲不讲理」。它评六类流程能力（长周期状态连贯性、证据保真度、假设管理、边界与失败推理、工具使用与执行状态管理、验证下的自我纠正），每类 4 条评分项共 24 条，每条给 0/1/2 三档，并且必须引用可见执行日志中的具体事件作为依据。评分对最终成败盲判，且排除私有推理。之上还有一道完整性闸门：只要发现编造的工具结果、或叙述了一个从未发生过的动作，整条轨迹直接清零，不走加权评分。从 1.0 到 1.1 单项提升最大的两条是「初始分解」（+1.3）和「最终验证」（+0.8），正好对应任务板带来的工作组织能力和更强的验证行为。

五、潜在应用与已落地应用

已落地的公开产物（均可直接访问）：

FrontierAgent：开源的智能体框架，命令行 TUI，支持 ReAct 与 Agent Team 两种模式，Apache 2.0 许可。截至本综述撰写时约有 1233 个 star。
Apodex-1.1-mini：开放权重的 35B 模型，Apache 2.0，另有 NVFP4、GPTQ-Int4、FP8 三个量化版本。
FrontierChallenge 数据集：97 个可执行科研任务，公开发布（另有一个 gated 的 reference 版本）。
在线演示 Space：可在浏览器里跑 ReAct 和 Agent Team。
在线工作台 apodex.ai 与 API 平台，以及官方技术博客。

论文自身展示的端到端案例（附录 A）覆盖三类真实科研工作流：临床生存分析（异体移植后 EASIX 指标的预后作用，交付完整统计流程加 Excel 与 Word 产物）、分子对接与粗粒化分子动力学建模（Martini 3 力场、三拷贝蛋白体系、能量最小化）、以及电化学腐蚀分析。这些案例里的细节相当扎实——比如智能体会主动核对 em.tpr 中嵌入的坐标与 ionized.gro 的全部 63,484 个粒子逐一吻合（最大绝对差为 0），以此用二进制证据而非口头断言来证明提交的输入、日志和输出结构确实来自同一次运行；也会诚实披露遗留缺陷（粗粒化模型的残基序列在 131 个位置偏离输入结构）。

潜在应用方向：投行与咨询的长周期尽调与建模、法务文档的跨文件核对、生物信息学与计算化学的端到端分析交付、企业内跨系统的报表与合规产出。论文里那套 /inputs、/workspace、/outputs 分离加清单对账的机制，对任何「AI 产出必须能被审计」的场景都有直接借鉴价值。

但要注意作者自己划的边界：这套运行时保证的是状态、执行和交付的契约，不保证科学结论正确；高风险场景仍然需要任务适配的验证、可复现计算和人工复核。

六、网络上的讨论与评价

HuggingFace 论文页：截至 2026-08-29 有 200 个 upvote，是当日 Daily Papers 的第 1 名（由 HF 当日榜单接口的返回顺序确认，该榜单本身不提供排名字段）。评论区共三条：

提交者 Wang Xinyu（用户名 oriuta，同时也是作者之一）发布的官方介绍贴，列出三层发布结构（完整模型走在线工作台、mini 走开放权重、FrontierAgent 走开源）。
Librarian Bot 的自动相似论文推荐，列出了 Argus、LongHorizon-Harness、AstronOS、StructAgent、Agentao、Self-Evolving Coding Agents 等一批同期长周期智能体运行时工作——从这个列表能看出 2026 年下半年「智能体运行时」已经是个相当拥挤的赛道。
唯一一条实质性批评，来自用户 Maksym Riabov（2026-08-28）：「说实话这些模型太贵了。生产环境还是会用 DeepSeek——它大 10 倍（知识更多），在主流 AI 网关上还便宜 10 倍。」这条评论截至综述时无人回复。

第三方分析：explainx.ai 的评测文章给出了几条相当克制的质疑，值得原样转述：一是 APEX-Agents、FrontierFinance、FrontierScience-Research 中有多项属于 Apodex 自建的评测套件，「用来追踪 Apodex 自己的进步很有用，但在被独立复现之前不适合用来做跨厂商比较」；二是对照不完整，Kimi-K2.6 的数字只在 APEX-Agents 上出现，其他基准没有同模型的对比分；三是 GDPVal 用的是胜率而非准确率，跟其他基准的分数不可直接横比；四是该文明确建议「在拿它做采购决策之前，先用你自己的评测集跑一遍」。这条批评切中要害——论文自己在表 3 的脚注里也确实注明了多个外部模型的 GDPVal 与 APEX-Agents 成绩是「在 Apodex 框架下内部复现的」。

社交媒体：X 平台上有官方账号 @Apodex_AI 的发布贴，以及若干 AI 领域博主的转述评论（如 @VaibhavSisinty、@riyazmd774），共同的传播点是「它不只是想，它是真的把活干完」。中文圈有若干自媒体解读文章（如觉醒 AI、aiposthub 等），主要转述发布内容与 35B 开源这件事本身；机器之心、量子位等主流科技媒体的专门报道截至综述时未检索到。

未检索到集中讨论的渠道：Reddit 的 r/MachineLearning 与 r/LocalLLaMA、Hacker News、知乎——多次检索均未找到针对本文的集中讨论帖。考虑到 mini 是开放权重且体积适中，后续在本地部署社区出现独立复现和实测，是比较可期待的。

七、思维导图

mindmap
  root((Apodex 1.1 复杂工作智能体))
    工作能力 Working Capability
      任务契约九元组 含 W0 q A T Omega B D 与验证器 VD
      成功由交付契约判定 而非文本像不像
      长期目标 Heavy-Duty Solver
    Environment Scaling 环境扩展
      File worlds 文件世界
        场景登记表 33领域 318职业 1208交付物簇
        校验锚定于代码可重算值或出处链
      Search worlds 搜索世界
        获取压力 rho_acq 等于 Ncand 加 Nhop 除以 Btool
      Code worlds 代码世界
        fail-to-pass 与 pass-to-pass 双向测试
        verifier hardening 先加固再扰动 防 reward hacking
    Agent Team 1.1 协同扩展
      显式 Task Board 任务板 取代隐式分解
      Asynchronous Human Intervention 异步人工介入
      Asymmetric Verification 只攻单条论断的窄验证
        Adaptive Max Team Effort 只给争议与承重论断加算力
      Evidence-Grounded Synthesis 先建证据图再成文
    AgentOS 执行底座
      工作区六元组 Ft Qt Ct It Gt Kt
      三命名空间 inputs 只读 workspace 草稿 outputs 交付
      Tiered Compaction 由端点报告的 token 用量触发
      单发布者租约加 manifest 基线对账
    训练流程
      SFT 统一状态化交互 schema 加 model-soup 合并
      PIVOT-RL 在关键决策点做局部优化
        保留有效前缀 补短纠偏提示 推理时不出现
        异步 rollout 不等慢样本
    实验结果
      HDS6 六类能力共 24 条流程评分项
      FrontierFinance 从 48.7 提到 54.3 而 35B mini 达 50.2
      FrontierScience-Research 从 55.0 提到 63.3 GDPVal 胜率从 69.5 提到 78.8
      IMO 2025 得 36.5 越过金牌参考线 35