Gate News-Meldung, 27. April — Das PAI-Team von Alibaba hat AgenticQwen veröffentlicht und Open Source gestellt: ein kleinformatiges agentisches Sprachmodell, das für Tool-Calling-Anwendungen in Industriequalität entwickelt wurde. Das Modell gibt es in zwei Versionen: 8B und 30B-A3B. Trainiert über ein innovatives „Dual-Data-Flywheel“-Verstärkungslern-Framework erreicht AgenticQwen agentische Fähigkeiten auf Modell-Ebene in der Nähe von Billion-Parameter-Modellen, während die Inferenzkosten deutlich gesenkt werden.
Der Dual-Data-Flywheel-Mechanismus löst das Homogenisierungsproblem bei traditioneller synthetischer Datenaufbereitung. Das Reasoning-Flywheel generiert automatisch schwierigere Varianten aus Modellfehlern, während das agentische Flywheel einfache lineare Workflows (wie Single-Booking-Prozesse) in Multi-Branch-Behavior-Trees mit Constraints, Ablehnungen und adversarialen Bedingungen erweitert und so komplexe Entscheidungs-szenarien aus der realen Welt simuliert. Benchmarks zeigen, dass AgenticQwen-8B 47,4 auf realen Tool-Umgebungsbenchmarks (TAU-2 und BFCL-V4) erzielte und damit die Basis Qwen3-8B (23,8) deutlich übertraf sowie an Qwen3-235B (52,0) herankam. AgenticQwen-30B-A3B (mit nur 3B aktivierten Parametern) erreichte 50,2.
Das Modell wurde in internen Produktionssystemen ähnlich wie Manus eingesetzt und verkleinert die Lücke zu 235B-Modellen bei End-to-End-Inferenzzeit deutlich. Allerdings ist das Modell durch eine native Kontextlänge von 40K Tokens begrenzt, was seine Leistung bei Deep-Search-Aufgaben einschränkt.
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