字节跳动联合开源 Axion 1.0 Agent 模型
2026/11/04 — 11/05 01:19·2 个来源（全部）·2 篇报道（全部）
核心速览 (Key Takeaways)
- 字节跳动与杜克大学等团队联合开源 Axion 1.0，一个完全开源的 35B Agent 基础模型，采用三阶段训练配方。
- 材料称训练用了 18,363 条轨迹，在科学推理与工具使用基准上表现有竞争力。
- 目前未见团队以外的独立复现或性能验证。
事件背景与详细解读
2026 年 11 月 4 日 17:02，Reddit 的 LocalLLaMA 版块出现了一篇帖子，介绍了 Axion 1.0：一个完全开源的 35B Agent 基础模型。帖子称，Axion 1.0 的训练流程极其简单，总共只分三个阶段完成：先后进行两次轻量监督微调（SFT），随后再进行强化学习（RL）。
这条流水线中没有设置专门的中间训练（mid-training）阶段，也没有使用直接偏好优化（DPO）或 on-policy 蒸馏（OPD）。据帖子介绍，第一次 SFT 阶段通过 model-aware 数据构造（模型感知的数据合成）来建立自包含推理能力，该阶段会合成推理数据。
截至发帖时，关于该模型的更多细节尚未披露。
AI 综合 1 篇报道生成 · 更新于 1 天前
最新进展字节跳动与杜克大学等团队发布 Axion 1.0，一个完全开源的 Agent 基础模型，使用 18,363 条训练轨迹和三阶段配方，在科学推理与工具使用基准上表现有竞争力。122B 版本训练约 1000 GPU 小时，代码以 Apache 2.0 开源。
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字节跳动与杜克大学等团队发布 Axion 1.0，一个完全开源的 Agent 基础模型，使用 18,363 条训练轨迹和三阶段配方，在科学推理与工具使用基准上表现有竞争力。122B 版本训练约 1000 GPU 小时，代码以 Apache 2.0 开源。
了解低成本训练 Agent 基础模型的开源方案
DEV Community · AIAI 评分 64
Axion 1.0 是一个完全开源的 35B Agent 基础模型，仅用三个阶段训练：两次轻量监督微调加强化学习，没有专门的 mid-training、DPO 或 on-policy 蒸馏。第一次 SFT 通过 model-aware 数据构造建立自包含推理能力。
开源的 Agent 基础模型，训练配方简单到只有三步
Reddit · LocalLLaMAAI 评分 67
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热度怎么算的？了解口径收起
热度按 48 小时内有多少个独立来源在说这件事算：同一个来源发多条只算一次，并按 24 小时半衰期衰减，所以排前面的是很多人在说的事。
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