Hugging Face、複雑な作業対応の「Apodex 1.1」を公開

汎用的な言語モデルは推論や知識の統合が可能ですが、複雑な業務を遂行するには、ファイルや情報源、実行可能なコードとの持続的な対話に加え、状態の維持、障害からの回復、そして検証可能な成果物の提出が不可欠です。私たちはこの能力を「現実世界の目標に向けた、持続的で検証可能な進捗」と呼びます。

Apodex 1.1 は、この能力を二つの補完的な次元で発展させました。一つは「環境の拡張（Environment Scaling）」で、実行可能なファイル、検索、コードの環境における多様性と検証可能性を広げるものです。もう一つは「エージェント協調の拡張（Agentic Coordination Scaling）」で、長期にわたるタスクを分解し、並列作業を委任し、非同期の結果を統合し、再計画を行うようにエージェントを訓練するアプローチです。

共有の実行ハッチと AgentOS が、ツールやエージェント間でのタスク状態と出所情報を維持します。トレーニングを通じて、環境の軌跡と協調の痕跡が信頼性の高い行動へと変換されます。複雑な専門業務、金融、科学研究、数学、コーディング、検索といった分野において、Apodex 1.1 は多くの最先端システムよりも大幅に小型のモデルを使用しながらも、最高水準のパフォーマンスを達成しています。

さらに、35B パラメータの「Apodex 1.1 Mini」は、ローカル環境での展開が可能でありながら、強力な作業能力を維持します。これらの成果は、時間をかけて完了する有用で検証可能な業務にエージェント知能を根付かせ、野心高く長期実行されるタスクに対する「ヘビーデューティ・ソルバー（Heavy-Duty Solver）」の構築という私たちの目標を前進させるものです。