InternScience发布了Agents-A1-4B，这是一个基于Qwen3.5-4B的密集模型，旨在不增加参数量的情况下提升长周期搜索和智能体工作流中的性能。

  • 该模型在BrowseComp上达到75.5分，在XBench-DS-2510上达到90.0分，分别优于基线Qwen3.5-4B的47.2分和73.0分。
  • 它在GAIA上得分96.0，在Seal0上得分56.4，为该尺寸类别的模型树立了新的最先进水平结果。
  • Agents-A1-4B在工程任务中表现出显著的提升，在SciCode上达到44.3分，在MLE-Lite上达到43.9分。
  • 此次发布包括通过Hugging Face提供的GGUF检查点，以及详细说明扩展方法的技術报告。