Aliyun PAI mở nguồn mô hình nhỏ AgenticQwen với đào tạo kép dữ liệu Flywheel

Tin tức từ AIMPACT, ngày 27 tháng 4 (UTC+8), theo giám sát của Beating, nhóm PAI của Alibaba đã phát hành và mở nguồn mô hình ngôn ngữ tác nhân nhỏ được thiết kế đặc biệt cho việc gọi công cụ công nghiệp – AgenticQwen (bao gồm hai phiên bản 8B và 30B-A3B). Chuỗi mô hình này được huấn luyện thông qua khung học tăng cường sáng tạo “vòng lặp dữ liệu kép”, giúp giảm đáng kể chi phí suy luận đồng thời đạt được khả năng tác nhân (Agent) gần với các mô hình quy mô hàng tỷ tham số. Cơ chế cốt lõi nằm ở phương pháp huấn luyện “vòng lặp dữ liệu kép”. Dữ liệu tổng hợp truyền thống dễ bị đồng nhất, khiến hiệu suất mô hình đạt ngưỡng giới hạn; AgenticQwen giới thiệu hai vòng lặp: vòng lặp suy luận tự động tạo ra các biến thể khó hơn từ các lỗi của mô hình; vòng lặp tác nhân mở rộng các luồng công việc tuyến tính đơn giản (như quy trình đặt vé duy nhất) thành các cây hành vi đa nhánh bao gồm ràng buộc, từ chối và điều kiện đối kháng, mô phỏng các tình huống ra quyết định phức tạp thực tế. Kết quả đánh giá cho thấy AgenticQwen-8B đạt điểm trung bình 47.4 trên các bộ dữ liệu chuẩn môi trường công cụ thực tế (như TAU-2 và BFCL-V4), vượt xa Qwen3-8B cơ sở (23.8) và tiến gần đến Qwen3-235B (52.0). AgenticQwen-30B-A3B (chỉ kích hoạt 3B tham số) đạt điểm 50.2. Hiện tại, mô hình này đã được triển khai trong các hệ thống sản xuất nội bộ tương tự Manus, thu hẹp đáng kể khoảng cách với các mô hình 235B (thời gian suy luận đầu đến cuối ngắn hơn), tuy nhiên bài báo cũng thừa nhận rằng do giới hạn độ dài ngữ cảnh bản địa 40K, các mô hình nhỏ vẫn còn hạn chế trong các nhiệm vụ tìm kiếm sâu. (Nguồn: BlockBeats)