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AREX-Base

BAAI/AREX-Base

发布机构北京智源人工智能研究院(BAAI)已核实

已核对来源国内镜像可用

AREX-Base是北京人工智能研究院(BAAI)开发的深度研究智能体系列AREX中的大型模型,专为长周期任务设计。在这类任务中,智能体需要跨多个来源搜索、组装候选答案、验证多个约束条件,并在证据不完整时修订研究计划。 递归自我改进:评估临时答案,选择接受、改进或重新开始研究轨迹。 验证引导的研究:将未解决的答案约束转化为重点后续搜索。

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模型介绍

中文整理

# AREX-Base 模型卡片

模型用途

AREX-Base是北京人工智能研究院(BAAI)开发的深度研究智能体系列AREX中的大型模型,专为长周期任务设计。在这类任务中,智能体需要跨多个来源搜索、组装候选答案、验证多个约束条件,并在证据不完整时修订研究计划。

## 主要能力

  • *递归自我改进**:评估临时答案,选择接受、改进或重新开始研究轨迹。
  • *验证引导的研究**:将未解决的答案约束转化为重点后续搜索。
  • *自主上下文更新**:保留已验证的发现、来源标识符、被拒绝的候选、未解决的约束和下一个研究计划。
  • *长周期工具使用**:支持多轮搜索、浏览、证据整合和答案构建。
  • *基于证据的答案**:在整个研究过程中维护支持证据和答案级置信度。

## 输入输出

  • *输入**:最长262,144个token的上下文,支持长文档和大量参考资料。
  • *输出**:带有支持证据和答案级置信度分数的研究答案。

运行要求

  • *架构**:专家混合(Mixture-of-Experts)
  • *参数规模**:总参数122B,激活参数10B
  • *基础模型**:Qwen3.5-122B-A10B
  • *上下文长度**:262,144个token

基本用法

AREX将深度研究组织为两个相互作用的循环:

  • **内部研究循环**:智能体搜索、阅读、整合证据、跟踪候选,产生带有支持证据和答案级置信度分数的临时答案。
  • **外部自我改进循环**:智能体对照原始约束检查临时答案。高置信度答案被接受;可恢复的轨迹围绕未解决的声明进行改进;无信息的轨迹可以重新开始。
  • **自主上下文更新**:模型调用上下文更新,围绕已验证的发现、当前和被拒绝的候选、未解决的约束、来源有效性和下一个研究计划来刷新研究状态。

限制

该模型参数量较大(122B),需要较高的计算资源,适合对研究质量要求高而对服务成本敏感度较低的场景。

许可证

AREX-Base基于Apache License 2.0开源许可发布。

优先采用原作者提供的中文模型卡片;仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。

你将获得什么

所选固定版本的完整仓库文件,包括模型权重、配置、分词器,以及作者提供的说明和其他文件。自动保留目录结构,不需要逐个选择或下载。

完整仓库可能包含多个权重格式,因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。

使用前须知

运行环境

运行模型需要的设备、工具与依赖,以原作者说明为准。

授权范围

是否允许商用、修改和分发,请查看模型许可证。

闲社提供资料与镜像下载方法,不代表已运行模型或完成安全审计。下载的代码应先检查,再执行。

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