字節跳動聯合開源 Axion 1.0 Agent 模型
2026/11/04 — 11/05 01:19·2 個來源（全部）·2 篇報道（全部）
核心速覽 (Key Takeaways)
- 字節跳動與杜克大學等團隊聯合開源 Axion 1.0，一個完全開源的 35B Agent 基礎模型，採用三階段訓練配方。
- 材料稱訓練用了 18,363 條軌跡，在科學推理與工具使用基準上表現有競爭力。
- 目前未見團隊以外的獨立復現或效能驗證。
事件背景與詳細解讀
2026 年 11 月 4 日 17:02，Reddit 的 LocalLLaMA 版塊出現了一篇帖子，介紹了 Axion 1.0：一個完全開源的 35B Agent 基礎模型。帖子稱，Axion 1.0 的訓練流程極其簡單，總共只分三個階段完成：先後進行兩次輕量監督微調（SFT），隨後再進行強化學習（RL）。
這條流水線中沒有設定專門的中間訓練（mid-training）階段，也沒有使用直接偏好最佳化（DPO）或 on-policy 蒸餾（OPD）。據帖子介紹，第一次 SFT 階段通過 model-aware 資料構造（模型感知的資料合成）來建立自包含推理能力，該階段會合成推理資料。
截至發帖時，關於該模型的更多細節尚未披露。
AI 綜合 1 篇報道生成 · 更新於 1 天前
最新進展字節跳動與杜克大學等團隊釋出 Axion 1.0，一個完全開源的 Agent 基礎模型，使用 18,363 條訓練軌跡和三階段配方，在科學推理與工具使用基準上表現有競爭力。122B 版本訓練約 1000 GPU 小時，程式碼以 Apache 2.0 開源。
- 熱度指數
- 83
- 全部來源
- 2
- 全部報道
- 2
- 首報
- 1 天前
這件事的報道 點標題看原文
字節跳動與杜克大學等團隊釋出 Axion 1.0，一個完全開源的 Agent 基礎模型，使用 18,363 條訓練軌跡和三階段配方，在科學推理與工具使用基準上表現有競爭力。122B 版本訓練約 1000 GPU 小時，程式碼以 Apache 2.0 開源。
瞭解低成本訓練 Agent 基礎模型的開源方案
DEV Community · AIAI 評分 64
Axion 1.0 是一個完全開源的 35B Agent 基礎模型，僅用三個階段訓練：兩次輕量監督微調加強化學習，沒有專門的 mid-training、DPO 或 on-policy 蒸餾。第一次 SFT 通過 model-aware 資料構造建立自包含推理能力。
開源的 Agent 基礎模型，訓練配方簡單到只有三步
Reddit · LocalLLaMAAI 評分 67
同時在說的其他事
- 熱度指數 840OpenAI 釋出 Images 2.6，新增 GIF 與 SVG 輸出15 個來源
- 熱度指數 675OpenAI 披露 cyber 模型流水線自動修復近千處 Linux 核心提權漏洞11 個來源
- 熱度指數 642發酵中騰訊混元 Hy4 新增電腦操作能力，Artificial Analysis 發文測評13 個來源
- 熱度指數 633發酵中Claude Code 產品負責人 Cat Wu 加入 OpenAI9 個來源
- 熱度指數 630新爆OpenAI 釋出 GPT-6 Cyber 網路安全模型7 個來源
熱度怎麼算的？瞭解口徑收起
熱度按 48 小時內有多少個獨立來源在說這件事算：同一個來源發多條只算一次，並按 24 小時半衰期衰減，所以排前面的是很多人在說的事。
本頁彙總公開訂閱源，標題與摘要由模型整理，版權歸原作者所有；重要資訊請回原文核對。如權利人認為相關標題或摘要侵權，請通過頁尾聯絡郵箱提供具體頁面與權利依據，我們核實後會及時刪除或替換。
- 爆
- 討論快速增加
- 新
- 首報 6 小時內
- 發酵中
- 討論仍在增加