InternScience는 Qwen3.5-4B을 기반으로 하며, 매개변수 수를 증가시키지 않고 장기 호라이즌 검색 및 에이전트 워크플로우의 성능을 향상시키기 위해 설계된 밀집 모델 Agents-A1-4B을 출시했습니다.

  • 이 모델은 BrowseComp에서 75.5, XBench-DS-2510에서 90.0을 달성하여 각각 기본 Qwen3.5-4B 기준선인 47.2 및 73.0을 능가했습니다.
  • GAIA에서 96.0, Seal0에서 56.4를 기록하여 동급 모델 규모 클래스에서 새로운 최상위 성능(SOTA) 결과를 달성했습니다.
  • Agents-A1-4B은 엔지니어링 작업에서 상당한 개선을 보이며 SciCode에서 44.3, MLE-Lite에서 43.9에 도달했습니다.
  • 이번 출시에는 Hugging Face를 통해 제공되는 GGUF 체크포인트와 스케일링 방법론을 상세히 설명한 기술 보고서가 포함되어 있습니다.