小模型 Terminus-4B 在智能体任务中评测发布
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小模型 Terminus-4B 在智能体任务中评测发布
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AI 综述
2026年10月27日，Spandan Garg、Vikram Nitin 和 Yufan Huang 在 arXiv 发布论文，提出并评测了小模型 Terminus-4B。该模型基于 Qwen3-4B，通过监督微调（SFT）和基于规则奖励的强化学习（RL）进行后训练，专门用于智能体终端执行任务。在 SWE-Bench Pro 等基准测试中，Terminus-4B 性能媲美甚至超越 Claude Sonnet 及 GPT-5.3-Codex 等前沿大模型，使主智能体 token 消耗降低约 30%，且未损害任务性能，提升了主智能体对子智能体输出的依赖度。
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最新进展10月27日 12:00
Terminus-4B：小模型能否在智能体执行任务中替代前沿 LLM？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv · AITerminus-4B：小模型能否在智能体执行任务中替代前沿 LLM？
基于 Qwen3-4B 的 Terminus-4B 通过 SFT 和 RL 训练，在智能体终端执行任务中性能媲美甚至超越 Claude Sonnet 及 GPT-5.3-Codex 等前沿模型。 在 SWE-Bench Pro 等基准测试中，该模型使主智能体 token 消耗降低约 30%，且未损害任务性能，显著提升了主智能体对子智能体输出的依赖度。
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