AgentCPM-Explore于2026年1月发布，标志着AI智能体领域的一个重要里程碑。这个4B参数模型是首个在八个经典长时程智能体基准测试中排名的开源智能体基础模型，包括GAIA、HLE和BrowserComp。AgentCPM-Explore特别令人印象深刻的是，尽管体积紧凑，它却能够匹敌甚至超越8B模型，甚至可以与一些30B+和闭源LLM相媲美。
AgentCPM-Explore由清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）、中国人民大学、ModelBest和OpenBMB联合开发，代表了在端侧部署强大AI智能体方面的突破。该模型的效率和性能使其成为希望在不需要大量计算资源的情况下实现AI智能体的开发者的理想选择。
什么是AgentCPM-Explore?
AgentCPM-Explore是一个专门为需要与环境持续交互的长时程任务设计的智能体基础模型。与擅长单轮响应的传统语言模型不同,AgentCPM-Explore可以进行超过100轮的连续环境交互,使其适用于复杂的多步骤任务。
该模型基于Qwen3-4B-Thinking-2507基础模型构建,使用BF16精度,在性能和内存效率之间取得平衡。AgentCPM-Explore拥有约40亿个参数,推理时仅需约8GB的GPU内存,可以在消费级硬件上部署。
AgentCPM-Explore的核心特性
1. 深度探索能力
AgentCPM-Explore的突出特点是其执行深度探索任务的能力。该模型支持:
- 100+轮连续交互: 与在扩展对话中表现不佳的模型不同,AgentCPM-Explore在长时间交互中保持上下文和连贯性
- 多源信息交叉验证: 智能体可以验证来自多个来源的信息,确保准确性和可靠性
- 动态搜索策略调整: 模型根据任务需求和中间结果调整其方法
- 实时信息验证: AgentCPM-Explore可以验证最新信息,这对需要当前数据的任务至关重要
2. 最先进的性能表现
尽管是一个4B参数模型，AgentCPM-Explore在基准测试中取得了令人印象深刻的分数:
| 基准测试 | AgentCPM-Explore得分 |
|---|---|
| GAIA (text-only) | 63.9% |
| BrowseComp | 25.0% |
| BrowseComp (Chinese) | 29.0% |
| HLE | 19.1% |
| Frames | 82.7% |
| WebWalker | 68.1% |
| Seal-0 | 40.0% |
| Xbench-DeepSearch | 70.0% |
这些分数表明AgentCPM-Explore与更大的模型具有竞争力。值得注意的是，该模型在GAIA上的表现（63.9%）尤其出色，因为这个基准测试考察复杂推理和信息检索能力。
3. 完整的开源生态系统
AgentCPM-Explore不仅仅是一个模型——它是一个完整的智能体开发基础设施。该项目包括三个核心组件:
AgentRL: 专为智能体训练设计的完全异步强化学习框架。该框架使开发者能够高效地训练自定义智能体，支持基于智能体学习的独特需求。
AgentDock: 工具沙箱的统一管理和调度平台。AgentDock提供了一种标准化的方式来集成和管理智能体可以使用的各种工具，从网页浏览器到专用API。
AgentToLeaP: 用于评估智能体工具学习能力的一键式评估平台。该平台简化了跨不同任务对智能体性能进行基准测试和比较的过程。
AgentCPM-Explore的硬件要求
AgentCPM-Explore最吸引人的特性之一是其适度的硬件要求，使其可以在广泛的部署场景中使用。
内存要求
对于使用BF16精度的4B参数模型:
- 推理: 约8-9 GB的GPU内存
- 训练/微调: 16-24 GB的GPU内存（取决于批量大小和优化技术）
推荐硬件配置
最低配置（推理）:
- GPU: NVIDIA RTX 3060（12GB显存）或同等配置
- 内存: 16GB系统内存
- 存储: 20GB用于模型和依赖项
推荐配置（开发）:
- GPU: NVIDIA RTX 4090（24GB显存）或A100（40GB）
- 内存: 32GB系统内存
- 存储: 50GB SSD以获得最佳性能
生产部署:
- 像FriendliAI这样的云平台提供优化的推理，具有高级量化和连续批处理功能
- 具有8GB+GPU内存的边缘设备可以高效运行该模型
量化选项
AgentCPM-Explore支持各种量化级别以进一步降低内存要求:
- INT8量化: 约4.5 GB内存，性能损失最小
- INT4量化: 约2.2 GB内存，适用于资源受限的环境
- FP16/BF16: 约8.9 GB内存，性能和效率的最佳平衡
AgentCPM-Explore与竞争模型对比
为了了解AgentCPM-Explore在AI智能体领域的地位，让我们将其与其他知名模型进行比较:
性能对比
基于2026年初的基准测试结果:
| 模型 | 参数量 | GAIA得分 | BrowseComp | 部署方式 |
|---|---|---|---|---|
| AgentCPM-Explore | 4B | 63.9% | 25.0% | On-device |
| Claude 4.5 Sonnet | ~200B+ | 71.2% | 19.6% | Cloud-only |
| GPT-5 High | Unknown | 76.4% | 54.9% | Cloud-only |
| 典型8B模型 | 8B | ~55-65% | ~20-30% | 混合部署 |
核心优势
体积效率: AgentCPM-Explore达到了2-4倍其体积模型90%的性能，使其成为最具参数效率的智能体模型。
成本效益: 由于计算需求较低，AgentCPM-Explore与更大的模型相比显著降低了推理成本。月度下载统计显示有1,830次下载，表明社区采用度很高。
隐私和控制: 与Claude或GPT-5等仅限云端的模型不同，AgentCPM-Explore可以完全在本地运行，确保数据隐私并消除API依赖。
开源灵活性: Apache 2.0许可证允许商业使用、修改和分发，没有任何限制。
AgentCPM-Explore的应用场景
AgentCPM-Explore的独特能力使其适用于各种应用:
1. 研究和信息收集
该模型的深度探索能力在以下方面表现出色:
- 需要多源验证的学术研究
- 具有动态信息收集的市场研究
- 跨多个数据源的竞争分析
- 事实核查和信息验证
2. 端侧AI助手
凭借其适度的硬件要求，AgentCPM-Explore可以实现:
- 在本地运行的注重隐私的个人助手
- 用于敏感环境的离线AI智能体
- 物联网设备中的边缘计算应用
- 智能手机和平板电脑的移动AI智能体
3. 自动化任务执行
该模型的100+轮交互能力支持:
- 复杂的工作流自动化
- 多步骤问题解决任务
- 交互式调试和故障排除
- 自适应任务规划和执行
4. 工具集成和API编排
通过AgentDock集成:
- 自动化API测试和验证
- 多工具工作流协调
- 基于任务需求的动态工具选择
- 沙箱环境管理
开始使用AgentCPM-Explore
安装和设置
步骤1: 下载模型
该模型可在多个平台上获取:
- Hugging Face:
openbmb/AgentCPM-Explore - ModelScope:
OpenBMB/AgentCPM-Explore
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "openbmb/AgentCPM-Explore"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="bfloat16",
device_map="auto"
)步骤2: 配置您的环境
设置AgentCPM基础设施:
- 安装AgentDock用于工具管理
- 如果您计划进行微调，请配置AgentRL
- 设置AgentToLeaP用于评估
步骤3: 运行您的第一个智能体任务
使用提供的quickstart.py脚本:
- 配置您的LLM API凭据
- 设置您的MCP工具服务器地址
- 执行脚本以运行智能体任务
- 在
outputs/quickstart_results/中查看交互跟踪
最佳实践
针对您的硬件进行优化:
- 对于8GB显存的GPU使用INT8量化
- 在有限内存上进行微调时启用梯度检查点
- 利用批处理来处理多个并发任务
利用生态系统:
- 使用AgentDock标准化工具集成
- 使用AgentToLeaP实现自定义评估指标
- 探索AgentRL进行特定领域的微调
监控性能:
- 在扩展交互期间跟踪内存使用情况
- 测量实时应用的延迟
- 针对您的特定用例进行基准测试
技术架构深度解析
模型基础
AgentCPM-Explore基于Qwen3-4B-Thinking-2507基础模型构建，提供:
- 针对智能体任务优化的强大推理能力
- 用于长上下文处理的高效注意力机制
- 用于多任务性能的平衡参数分布
训练方法
该模型使用AgentRL进行了专门训练:
- 从智能体反馈中进行强化学习: 模型从成功和失败的智能体交互中学习
- 多环境训练: 接触多样化的任务环境可提高泛化能力
- 持续交互优化: 训练专门针对持续的多轮性能
Safetensors格式
AgentCPM-Explore使用Safetensors格式，提供:
- 与传统基于pickle的格式相比，加载时间更快
- 增强对恶意模型文件的安全性
- 模型加载期间更好的内存效率
- 跨平台兼容性
局限性和注意事项
虽然AgentCPM-Explore代表了一个重大进步，但用户应该注意某些局限性:
性能权衡
基准测试差距: 在某些基准测试上，如BrowseComp（25.0%）和HLE（19.1%），AgentCPM-Explore落后于更大的模型。对于需要在这些特定任务上达到绝对峰值性能的应用，更大的模型可能更合适。
上下文窗口: 虽然支持100+轮交互，但有效上下文窗口可能小于某些竞争模型，可能会影响非常长的任务。
资源要求
最低可行硬件: 虽然8GB GPU内存足以进行基本推理，但复杂的多工具任务可能需要更多资源才能获得最佳性能。
推理速度: 较小的模型通常提供更快的推理速度，但AgentCPM-Explore的智能体特定优化可能会比纯语言模型引入轻微的延迟。
部署注意事项
工具集成复杂性: 与简单的基于API的模型相比，充分利用AgentDock和工具生态系统需要额外的设置和配置。
社区成熟度: 作为一个新发布的模型（2026年1月），社区生态系统和第三方集成仍在发展中。
智能体基础模型的未来
AgentCPM-Explore代表了AI智能体技术民主化的关键一步。通过证明4B参数模型可以与更大的系统竞争，它为以下方面开辟了新的可能性:
- 边缘AI部署: 在移动设备和物联网硬件上运行复杂的智能体
- 隐私保护AI: 为敏感应用启用本地智能体部署
- 成本效益扩展: 降低基于智能体应用的基础设施成本
- 研究可及性: 允许较小的研究团队尝试智能体技术
整个基础设施的开源特性——从模型本身到训练框架和评估平台——确保社区可以在此基础上构建，推动基于智能体的AI创新。
结论
AgentCPM-Explore标志着智能体基础模型发展的转折点。凭借其4B参数，该模型实现了与其体积数倍的系统相当的性能，同时保持了广泛用户可访问的硬件要求。深度探索能力、全面的开源基础设施和强大的基准测试性能的结合，使AgentCPM-Explore成为从事基于智能体的AI应用的开发者和研究人员的理想选择。
无论您是构建注重隐私的端侧助手、进行智能体行为研究，还是开发复杂的自动化系统，AgentCPM-Explore都提供了一个强大、高效且易于访问的基础。随着模型及其生态系统的不断成熟，我们可以期待在基于智能体的AI技术中出现更多创新应用和改进。
对于有兴趣探索AgentCPM-Explore的人，该模型现已在Hugging Face和ModelScope上提供，采用Apache 2.0许可证，完整的文档和基础设施可在OpenBMB GitHub存储库中获取。