Occamy-1.0：專注協作的開源 35B 智慧模型
為何重要
Occamy-1.0 的發布驗證了透過後訓練專注特定場景（如 Co-work）可以產生具備實用價值的模型，打破僅靠堆疊引數量的發展路徑。對開發者而言，這提供了在 Qwen 架構上低成本打造高階代理的具體範本。對產業投資人而言，這意味著模型應用層的商業化採用將越來越依賴於精準的情境最佳化而非單純的模型規模比拼，降低了SOTA能力落地的門檻。
Occamy-1.0 是一個專注於協作任務的成本效益模型，透過對經後訓練的 Qwen3.6-35B-A3B 檢查點進一步微調，解決代理在工作流程中累積成本與延遲的問題。
- 模型架構：基於 35B 引數規模的 Qwen3.6-35B-A3B，透過建構執行導向的資料和環境實現領域專精。
- 訓練策略：採用階段性後訓練，並捕捉可回放的長期效應軌跡來強化協作能力。
- 效能表現：在四項代表性基準測試中，綜合表現位於成本-績效 Pareto 前沿的「低成本膝蓋」處。
- 競爭力：在廣泛的協作基準測試中穩居同規模優勢地位，並具備與更大型系統競爭的能力。