Относительно малоизвестная лаборатория ИИ только что выпустила модель, способную одновременно выполнять 150 задач на оборудовании, которое вы можете реально иметь. Apodex 1.1, выпущенная 24 августа 2026 года, построена на кажущейся простой идее: настоящим узким местом для агентов ИИ является не их первоначальный интеллект, а среда, в которой они выполняются.
Семейство моделей, описанное в статье на arXiv (2608.23283), позиционирует исполняемые среды как основную поверхность масштабирования для долгосрочных ИИ-агентов.
Меньшая модель, конкурентные показатели
Apodex 1.1 показал результаты в эталонных тестах, которые ставят его в прямое сравнение с моделями от лабораторий, обладающих значительно большими ресурсами. Он набрал 38,5 баллов по APEX-Agents и 78,8 по GDPVal — два эталонных теста, разработанных для измерения выполнения агентных задач и общего логического мышления в реалистичных условиях.
На специализированных оценках результаты подтвердились. FrontierFinance показал 54,3, а FrontierScience-Research достиг 63,3. По данным команды Apodex, эти показатели ставят модель на уровень или выше крупных систем от Anthropic и OpenAI, а именно Claude и вариантов GPT-5.x.
Вариант Apodex 1.1 Mini работает на 35 миллиардах параметров — лишь небольшая часть параметров, характерных для передовых моделей от крупных лабораторий. Команда выпустила открытые веса для этого варианта, что позволяет исследователям и компаниям развертывать его локально, не перенаправляя каждый запрос через облачный API.
AgentOS и проблема координации
Архитектурным ключевым элементом является общая среда выполнения и AgentOS, которые представляют собой компоненты инфраструктуры, позволяющие нескольким ИИ-агентам одновременно работать над различными частями сложной задачи, сохраняя при этом согласованную запись о том, что сделал каждый агент и почему.
Система поддерживает до 150 субагентов, работающих параллельно над задачами извлечения и синтеза. Отслеживание происхождения встроено в систему, что означает, что каждый шаг, предпринятый агентом, регистрируется и может быть идентифицирован.
Система координации использует то, что команда описывает как асинхронные команды агентов. Вместо того чтобы заставлять агентов ждать в очереди, задачи разбиваются и распределяются между несколькими кластерами агентов, которые могут работать независимо и согласовывать свои результаты позже.
Инструменты с открытым исходным кодом и исследовательский подход
Вместе с самой моделью команда Apodex открыла исходный код FrontierAgent — среду выполнения и исследовательскую рабочую станцию, созданную для поддержки рабочих процессов типа ReAct. ReAct (сокращение от Reasoning и Acting) — это фреймворк, в котором ИИ-модели чередуются между анализом проблемы и выполнением конкретных действий в среде.
Релиз представляет собой значительное улучшение по сравнению с предыдущей работой команды. Apodex 1.0 Mini, предыдущая модель, по-видимому, испытывала трудности с перекрывающимися задачами — теми, где несколько процессов должны совместно использовать контекст и избегать конфликтов между своими выходными данными. Apodex 1.1 специально направлен на устранение этой слабости.