Sebuah laboratorium AI yang relatif tidak banyak diperhatikan baru saja meluncurkan model yang dapat menjalankan 150 tugas sekaligus dengan perangkat keras yang mungkin Anda miliki. Apodex 1.1, dirilis pada 24 Agustus 2026, dibangun berdasarkan teori yang tampak sederhana: hambatan utama untuk agen AI bukanlah kecerdasan mentah, melainkan lingkungan tempat mereka dijalankan.
Kelompok model, yang dijelaskan dalam makalah arXiv (2608.23283), menempatkan lingkungan eksekutif sebagai permukaan penskalaan utama untuk agen AI jangka panjang.
Model lebih kecil, angka kompetitif
Apodex 1.1 memposting skor benchmark yang menempatkannya sejajar dengan model dari laboratorium yang memiliki sumber daya jauh lebih besar. Skor Apodex 1.1 adalah 38,5 pada APEX-Agents dan 78,8 pada GDPVal, dua benchmark yang dirancang untuk mengukur penyelesaian tugas agen dan penalaran umum dalam kondisi realistis.
Pada evaluasi spesifik domain, hasilnya tetap konsisten. FrontierFinance berada di angka 54,3, sementara FrontierScience-Research mencapai 63,3. Menurut Tim Apodex, angka-angka ini menempatkan model ini sejajar dengan atau di atas sistem yang lebih besar dari Anthropic dan OpenAI, khususnya Claude dan varian GPT-5.x.
Varian Apodex 1.1 Mini berjalan pada 35 miliar parameter, sebagian kecil dari jumlah parameter yang terkait dengan model-model terdepan dari laboratorium-laboratorium utama. Tim telah merilis bobot terbuka untuk varian ini, artinya para peneliti dan perusahaan dapat menggunakannya secara lokal tanpa harus mengarahkan setiap permintaan melalui API cloud.
AgentOS dan masalah koordinasi
Judul arsitektur adalah apa yang disebut tim sebagai shared execution harness dan AgentOS. Ini adalah komponen tingkat infrastruktur yang memungkinkan beberapa agen AI bekerja pada bagian-bagian berbeda dari tugas kompleks secara bersamaan, sambil mempertahankan catatan yang koheren tentang apa yang dilakukan setiap agen dan mengapa.
Sistem mendukung hingga 150 sub-agen yang berjalan secara paralel pada tugas pengambilan dan sintesis. Pelacakan asal-usul sudah terintegrasi, yang berarti setiap langkah yang diambil oleh agen dicatat dan dapat ditelusuri.
Sistem koordinasi menggunakan apa yang disebut tim sebagai tim agen asinkron. Alih-alih memaksa agen untuk menunggu dalam antrian, tugas-tugas diuraikan dan didistribusikan ke beberapa kluster agen yang dapat beroperasi secara independen dan menyelaraskan output mereka kemudian.
Alat sumber terbuka dan sudut pandang penelitian
Seiring dengan modelnya sendiri, Tim Apodex melepaskan FrontierAgent, sebuah runtime dan meja kerja penelitian yang dibangun untuk mendukung alur kerja gaya ReAct. ReAct, singkatan dari Reasoning and Acting, adalah kerangka di mana model AI bergantian antara memikirkan masalah dan mengambil tindakan konkret di lingkungan.
Rilis ini mewakili peningkatan signifikan dibandingkan karya sebelumnya tim. Apodex 1.0 Mini, model pendahulunya, tampaknya mengalami kesulitan dengan tugas yang tumpang tindih, jenis pekerjaan di mana beberapa proses perlu berbagi konteks dan menghindari saling mengganggu output satu sama lain. Apodex 1.1 secara khusus menargetkan kelemahan ini.