OpenThoughts-Agent — это проект с открытым исходным кодом, предназначенный для подбора лучших наборов данных для обучения агентов. Наш первый выпуск включает наборы данных, модели и нашу исследовательскую кодовую базу. OpenThinker-Agent-v1 — это модель, подготовленная для выполнения агентских задач, таких как Terminal-Bench 2.0 и SWE-Bench. Модель OpenThinker-Agent-v1 является постобученной из Qwen/Qwen3-8B. Он обрабатывается SFT в наборе данных OpenThoughts-Agent-v1-SFT, а затем подвергается RL-редактированию в наборе данных OpenThoughts-Agent-v1-RL. Эта модель является последней моделью после SFT и RL. Только для модели после этапа SFT см. OpenThinker-Agent-v1-SFT. — Домашняя страница: https://www.openoughts.ai/blog/agent — Репозиторий: https://github.com/open- Thoughts/OpenThoughts-Agent Наша модель OpenThinker-Agent-v1 представляет собой самую современную модель в своем масштабе по тестам агентов. Мы создавали OpenThinker-Agent-v1 в два этапа: контролируемая точная настройка, а затем обучение с подкреплением. На каждом этапе требовался собственный конвейер данных — задачи RL (инструкции, среды и верификаторы) и трассировки SFT от сильных агентов-учителей, выполняющих задачи. OpenThoughts-Agent-v1-SFT — это набор данных трассировки SFT, содержащий около 15 200 трассировок, взятых из двух разных источников данных, которые мы курируем: — nl2bash: простой…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода Диалог / чат Агенты
Задача: Генерация текста
Автор: open-thoughts
Теги: qwen3, agents, terminal, code, software-engineering, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 96 | Загрузок: 300
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
