Відносно маловідома лабораторія штучного інтелекту недавно представила модель, яка здатна виконувати 150 завдань одночасно на апаратному забезпеченні, яке може бути у вас вдома. Apodex 1.1, випущена 24 серпня 2026 року, побудована на спокусливій ідеї: справжнім обмеженням для агентів ШІ є не сирова інтелектуальна потужність, а середовище, в якому вони виконуються.
Сімейство моделей, описане у статті на arXiv (2608.23283), позиціонує виконавчі середовища як основну поверхню масштабування для довготривалих AI-агентів.
Менша модель, конкурентні показники
Apodex 1.1 показав результати еталонних тестів, які ставлять його в прямий контекст з моделями від лабораторій, що мають значно більші ресурси. Він отримав 38,5 бала за APEX-Agents і 78,8 за GDPVal — два еталони, розроблені для вимірювання виконання агентних завдань та загального міркування в реалістичних умовах.
На спеціалізованих тестах результати підтвердилися. FrontierFinance показав 54,3, а FrontierScience-Research — 63,3. За даними команди Apodex, ці показники ставлять модель на рівні або вище більших систем від Anthropic і OpenAI, зокрема Claude та версій GPT-5.x.
Варіант Apodex 1.1 Mini працює на 35 мільярдах параметрів — частину кількості параметрів, що характерні для передових моделей від головних лабораторій. Команда опублікувала відкриті ваги для цього варіанту, що дозволяє дослідникам і компаніям розгортати його локально, не пересилаючи кожен запит через хмарний API.
AgentOS і проблема координації
Архітектурним ключовим елементом є спільна виконавча платформа та AgentOS — це компоненти на рівні інфраструктури, які дозволяють кількома AI-агентам одночасно працювати над різними частинами складної задачі, зберігаючи зрозумілий запис того, що зробив кожен агент і чому.
Система підтримує до 150 субагентів, що працюють паралельно завданнями з отримання та синтезу. Відстеження походження вбудоване, що означає, що кожен крок, який робить агент, фіксується та може бути відстежений.
Система координації використовує те, що команда описує як асинхронні команди агентів. Замість того щоб змушувати агентів чекати в черзі, завдання розкладаються та розподіляються між кількома кластерами агентів, які можуть працювати незалежно та пізніше синхронізувати свої результати.
Інструменти з відкритим кодом та дослідницький підхід
Поряд із самою моделлю команда Apodex відкрила код FrontierAgent — середовище виконання та дослідницьку робочу станцію, створену для підтримки робочих процесів типу ReAct. ReAct (скорочено від Reasoning і Acting) — це фреймворк, у якому моделі ШІ чергують міркування щодо проблеми з виконанням конкретних дій у середовищі.
Цей реліз становить значну покращення порівняно з попередніми роботами команди. Apodex 1.0 Mini, попередня модель, схоже, мала проблеми з накладанням завдань — тими, де кілька процесів повинні ділити контекст і уникати перекривання виводів один одного. Apodex 1.1 спеціально спрямований на усунення цієї слабкості.