腾讯T1专攻Agent长任务:连续操作300多轮,跑分涨20分
动察 Beating AI 快讯,腾讯把 Qwen3.5-122B-A10B 专门拿去练终端 Agent,做出了 T1。它主要处理 Linux 终端里的复杂任务,单个任务最多能连续调用工具 300 多轮。Terminal-Bench 2.1 得分从底模的 43.8% 升到 64.0%,涨了 20.2 分。
这 20.2 分里,大头来自强化学习。SFT 只把分数拉到 49.4%,后面的强化学习又涨了 14.6 分。团队准备了约 1.5 万个终端任务,每个任务都配有自动测试。Agent 没把整个任务做完,只要完成了其中一些要求,也能拿到相应奖励。
长任务还有一个麻烦。Agent 真正干活和之后拿这段经历训练时,同一句内容可能被重新切成不同 token,MoE 也可能换一批专家处理。T1 会把当时生成的 token 和选中的专家都记下来,训练时直接照着重放,把这种训推偏差压低了约三分之一。
📰 来源:jinse.com.cn
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强化学习是提升终端Agent性能的关键,贡献了约14.6分的提升幅度。
腾讯通过记录推理时的token与专家选择并重放,将训推偏差降低约三分之一。
完成部分任务即可获取相应奖励的机制,有效支持了长任务的学习效率。
常见问题
T1模型的具体配置是什么?▼
T1在Terminal-Bench 2.1上的成绩如何?▼
T1的训练过程是怎样的?▼
T1在处理长任务方面有什么特点?▼
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