AgentCPM-Explore: Первая модель агента с 4 млрд параметров, способная конкурировать с гигантами

Ландшафт AI-агентов долгое время доминировали крупные языковые модели с миллиардами параметров, делая сложных автономных агентов исключительной прерогативой хорошо финансируемых исследовательских лабораторий и предприятий с большими вычислительными ресурсами. Но что если компактная модель с 4 миллиардами параметров сможет бросить вызов Claude-4.5-sonnet, превзойти конкурентов с 30+ миллиардами параметров из открытого исходного кода и работать на потребительском оборудовании? Это не теоретические рассуждения — это реальность AgentCPM-Explore, революционной базовой модели агента, выпущенной OpenBMB и его академическими партнёрами 12 января 2026 года.

Последнюю неделю я глубоко изучал AgentCPM-Explore, тестировал её возможности, исследовал архитектуру и сравнивал производительность с открытыми и закрытыми конкурентами. Я обнаружил модель, которая фундаментально ставит под сомнение наши представления о количестве параметров и возможностях агентов. AgentCPM-Explore — это не просто конкурентоспособная модель, это пионер нового класса эффективных, развёртываемых моделей агентов, способных работать на устройствах, которые ранее считались слишком ограниченными для серьёзных агентских задач.

Если вы создаёте автономных исследовательских ассистентов, разрабатываете AI-агентов для работы на устройстве или просто интересуетесь передовыми технологиями агентов, это руководство проведёт вас через всё, что нужно знать об AgentCPM-Explore: архитектуру, возможности, бенчмарки, варианты развёртывания и сравнение с текущим уровнем технологий.

Что такое AgentCPM-Explore?

AgentCPM-Explore — важная веха в развитии открытых AI-агентов. Совместно разработанная лабораторией THUNLP Университета Цинхуа, Университетом Жэньминь Китая, ModelBest и командой OpenBMB, AgentCPM-Explore — первая открытая модель агента с всего 4 миллиардами параметров, достигшая конкурентоспособных результатов на восьми широко используемых бенчмарках с длинным горизонтом.

Название отражает её назначение: «Explore» (Исследовать) подчёркивает ключевую способность к глубокому исследованию и анализу — проведению длительных расследований по множеству источников информации, динамическому изменению стратегий и проверке данных в реальном времени. В отличие от моделей, ориентированных преимущественно на диалог или генерацию кода, AgentCPM-Explore изначально спроектирована для автономного агентского поведения.

Архитектурная основа

В основе AgentCPM-Explore лежит модель Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507, на которую наложена сложная агентская тренировка для создания способной автономной системы. Выбор Qwen3-4B в качестве базы стратегический — она обеспечивает сильные базовые способности к рассуждению при компактных размерах, что позволяет эффективно развёртывать модель.

Модель использует несколько архитектурных инноваций, обеспечивающих её агентские возможности:

Расширенная способность взаимодействия: В отличие от традиционных LLM, рассчитанных на однократный ответ, AgentCPM-Explore способна поддерживать более 100 раундов непрерывного взаимодействия с окружением. Это критично для сложных задач, требующих множества вызовов инструментов, итераций и адаптивных подходов к решению.

Мультиисточниковая перекрёстная проверка: Модель обучена обращаться к нескольким источникам информации и сверять результаты, снижая количество галлюцинаций и повышая надёжность — распространённую слабость небольших языковых моделей.

Динамическая корректировка стратегии поиска: Вместо жёстких шаблонов поиска AgentCPM-Explore распознаёт, когда текущий подход не даёт результатов, и переключается на альтернативные стратегии, демонстрируя подлинный адаптивный интеллект.

Проверка информации в реальном времени: В эпоху быстрого устаревания данных способность модели проверять и использовать актуальную информацию выделяет её среди статичных языковых моделей, «замороженных» на момент обучения.

Экосистема OpenBMB

AgentCPM-Explore не выпущена изолированно — она часть комплексной экосистемы, созданной OpenBMB для поддержки разработки агентов:

AgentRL: Полностью асинхронный фреймворк обучения с подкреплением, специально разработанный для тренировки агентов. Это позволяет исследователям и разработчикам продолжать обучение и улучшение моделей агентов с использованием современных RL-методов.

AgentDock: Унифицированная платформа управления и планирования песочниц инструментов. Решает сложные инфраструктурные задачи запуска агентов, которым нужно безопасно выполнять код, обращаться к API и взаимодействовать с различными инструментами.

AgentToLeaP: Платформа для оценки способностей агентов к обучению инструментам в один клик. Значительно снижает порог для оценки и сравнения различных реализаций агентов.

Этот комплексный подход означает, что AgentCPM-Explore — не просто модель, а полноценная основа для экосистемы AI-агентов, свободно доступная для развития сообществом и кастомизации.

Результаты на бенчмарках: маленькая модель — большие достижения

Самое впечатляющее в AgentCPM-Explore — её производительность относительно размера. Хотя 4 миллиарда параметров кажутся скромным числом по сравнению с моделями на 30B, 70B и даже сотни миллиардов параметров, AgentCPM-Explore достигает выдающихся результатов: она участвует в восьми классических бенчмарках с длинным горизонтом, где модели аналогичного размера обычно отсутствуют.

Сравнение с закрытыми коммерческими моделями

В сравнении с самыми продвинутыми коммерческими моделями AgentCPM-Explore держится достойно:

Бенчмарк	AgentCPM-Explore 4B	Claude-4.5-sonnet	GPT-5-high	DeepSeek-V3.2
GAIA	63.9%	71.2%	76.4%	63.5%
BrowseComp	25.0%	19.6%	54.9%	67.6%
BrowseComp (ZH)	29.0%	40.8%	65.0%	65.0%
HLE	19.1%	24.5%	35.2%	40.8%
Frames	82.7%	85.0%	-	80.2%
WebWalker	68.1%	-	-	-
Seal-0	40.0%	53.4%	51.4%	38.5%
Xbench-DeepSearch	70.0%	66.0%	77.8%	71.0%

Эти результаты показывают несколько важных закономерностей. На GAIA (текстовом бенчмарке) AgentCPM-Explore достигает 63.9%, что сопоставимо с гораздо более крупными моделями, такими как DeepSeek-V3.2 (63.5%) и близко к Claude-4.5-sonnet (71.2%). На Frames она почти догоняет Claude-4.5-sonnet с 82.7% против 85.0%.

Особенно примечательна производительность модели в задачах веб-сёрфинга и исследований. Хотя она уступает GPT-5-high на некоторых бенчмарках, AgentCPM-Explore превосходит Claude-4.5-sonnet на BrowseComp (25.0% против 19.6%), демонстрируя, что меньшие специализированные модели могут превосходить в отдельных областях.

Сравнение с моделями с открытым исходным кодом

В сравнении с другими открытыми моделями агентов эффективность AgentCPM-Explore становится ещё более очевидной:

Бенчмарк	AgentCPM-Explore 4B	Tongyi DeepResearch 30B	MiroThinker 8B	iterresearch-30B-A3B
GAIA	63.9%	70.9%	66.4%	72.8%
BrowseComp	25.0%	43.4%	31.1%	37.3%
HLE	19.1%	32.9%	21.5%	28.8%
Frames	82.7%	90.6%	80.6%	71.0%
WebWalker	68.1%	72.2%	60.6%	-
Xbench-DeepSearch	70.0%	75.0%	60.6%	-

Вот поразительный вывод: AgentCPM-Explore с 4 миллиардами параметров достигает результатов, сопоставимых или превосходящих модели с 30 миллиардами параметров на нескольких бенчмарках. На Frames она превосходит MiroThinker 8B (82.7% против 80.6%) и близка к Tongyi DeepResearch 30B (82.7% против 90.6%). На Xbench-DeepSearch она значительно опережает MiroThinker 8B (70.0% против 60.6%).

Эта эффективность говорит о том, что агентская тренировка может иметь большее значение, чем просто количество параметров — вывод с серьёзными последствиями для будущего разработки агентов.

Объяснение бенчмарков

Понимание того, что измеряет каждый бенчмарк, помогает оценить результаты AgentCPM-Explore:

GAIA: Общий бенчмарк AI-ассистентов, требующий многошагового рассуждения, проверки фактов и использования инструментов. Высокие результаты на GAIA свидетельствуют о общем интеллекте и способности решать задачи.

BrowseComp: Проверяет навыки веб-сёрфинга — поиск, навигация и извлечение информации с сайтов. Высокие баллы требуют практических умений веб-исследования.

HLE (Humanity's Last Exam): Сложный бенчмарк, проверяющий модели на задачах, требующих человеческого уровня рассуждений в разных областях.

Frames: Диалоговый бенчмарк, тестирующий управление контекстом и многошаговое рассуждение в реалистичных сценариях.

WebWalker: Оценивает способность модели переходить по ссылкам на веб-страницах, имитируя поведение человека при серфинге.

Seal-0: Измеряет эффективность поиска, извлечения и ответа на основе веб-результатов.

Xbench-DeepSearch: Комплексный бенчмарк для глубоких исследовательских возможностей, включая сбор, синтез и анализ информации.

Почему AgentCPM-Explore важна

Выпуск AgentCPM-Explore знаменует несколько важных сдвигов в нашем понимании AI-агентов.

Преодоление потолка параметров

Годами в AI-разработке считалось, что больше параметров — лучше производительность. Хотя это в целом верно, AgentCPM-Explore показывает, что целенаправленная тренировка может создавать высокоэффективные модели с умеренным числом параметров. Модель достигает «SOTA-производительности на том же масштабе параметров» и «сопоставима или превосходит модели с 8B, конкурирует с некоторыми 30B+ и закрытыми LLM» согласно официальным бенчмаркам.

Это имеет глубокие последствия для доступности. Запуск модели с 30B+ параметров обычно требует дорогих многогпу-систем или облачных API с оплатой за использование. Модель с 4B параметров может работать на одном потребительском GPU, обеспечивая локальное развёртывание без затрат на API и с полной конфиденциальностью данных.

Революция агентов на устройстве

Фраза из официального анонса «эффективно преодолевает узкое место производительности для агентов на устройстве» заслуживает особого внимания. AI на устройстве — запуск моделей локально на телефонах, ноутбуках и периферийных устройствах — долгое время ограничивался возможностями небольших моделей. AgentCPM-Explore доказывает, что модель с 4B параметров способна решать сложные агентские задачи, открывая путь для нового поколения персональных AI-ассистентов, работающих полностью локально.

Демократизация исследований агентов

С полным выпуском AgentRL, AgentDock и AgentToLeaP OpenBMB снизил порог входа в исследования агентов. Студенты, независимые исследователи и небольшие команды теперь могут экспериментировать с обучением и оценкой агентов без необходимости в инфраструктуре уровня предприятия.

Требования к оборудованию: запуск локально

Одна из самых привлекательных особенностей AgentCPM-Explore — скромные требования к оборудованию относительно возможностей.

Минимальные требования

Для базового инференса и тестирования:

• GPU VRAM: 8-16 ГБ (с квантованием)
• Системная ОЗУ: 16 ГБ
• Хранилище: ~10 ГБ для файлов модели

Это значит, что AgentCPM-Explore может работать на потребительском оборудовании, например RTX 3060 (12 ГБ) или RTX 4060 (8 ГБ), что делает её доступной для отдельных исследователей и энтузиастов.

Рекомендуемая конфигурация

Для оптимальной производительности и работы с длинным контекстом:

• GPU VRAM: 16-24 ГБ (RTX 4070, RTX 4080, RTX 4090)
• Системная ОЗУ: 32 ГБ
• Хранилище: NVMe SSD для быстрой загрузки модели

С 16 ГБ и более VRAM можно запускать AgentCPM-Explore с более высокой точностью (BF16 или FP16) без квантования, что даёт лучшее качество вывода.

Мульти-GPU конфигурация

Для продакшн-развёртываний с максимальной пропускной способностью:

• Конфигурация: 2-4 GPU с тензорным параллелизмом
• VRAM: 32 ГБ+ суммарно по GPU
• Сценарий использования: сервисы с высокой конкуренцией запросов

Инференс только на CPU

Хотя технически возможно запускать AgentCPM-Explore только на CPU, это не рекомендуется. Агентские возможности модели — множественные вызовы инструментов, длинные цепочки рассуждений и динамическая корректировка стратегии — требуют быстрой инференции, которую обеспечивают GPU. Инференс на CPU будет слишком медленным для практических задач.

Программные требования

Перед установкой AgentCPM-Explore убедитесь, что ваша среда соответствует этим требованиям.

Операционная система

• Linux: Ubuntu 22.04 LTS или новее (рекомендуется)
• Windows: Windows 11 с WSL2
• macOS: Возможно на Apple Silicon (M1/M2/M3 Pro/Max), ограниченная поддержка инструментов

Среда Python

• Python: 3.10 или новее (рекомендуется 3.11)
• CUDA: 12.1 или новее для NVIDIA GPU
• Git: для клонирования репозиториев

Необходимые пакеты

# Создать виртуальное окружение
python -m venv agentcpm-env
source agentcpm-env/bin/activate  # Linux/macOS
# или: agentcpm-env\Scripts\activate  # Windows

# Установить основные зависимости
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers accelerate
pip install requests httpx  # Для вызова инструментов

Опционально, но рекомендуется

Для полного экосистемного стека AgentCPM:

# AgentDock для управления песочницами инструментов
# Смотрите: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentDock

# AgentRL для обучения с подкреплением
# Смотрите: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentRL

# AgentToLeaP для оценки
# Смотрите: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentToLeaP

Метод 1: Базовое использование Transformers

Самый простой способ начать работу с AgentCPM-Explore — использовать библиотеку Hugging Face Transformers.

Шаг 1: Загрузка модели

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_NAME = "openbmb/AgentCPM-Explore"

# Загрузка токенизатора
print("Загрузка токенизатора...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)

# Загрузка модели
print("Загрузка модели (это может занять несколько минут)...")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)

print("Модель успешно загружена!")

Шаг 2: Запуск базового инференса

import torch

# Подготовка входных данных — задача в стиле агента
messages = [
    {"role": "system", "content": "Вы — AgentCPM-Explore, способный AI-агент. Вы можете использовать инструменты для выполнения сложных задач."},
    {"role": "user", "content": "Исследуйте и кратко изложите последние достижения в квантовых вычислениях за последний месяц. Включите информацию о крупных прорывах, новых компаниях и возникающих приложениях."}
]

# Применение шаблона чата
input_text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)

# Генерация ответа
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=2048,
        temperature=0.7,
        do_sample=True,
        top_p=0.9,
    )

response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print("Ответ агента:")
print(response)

Шаг 3: Пример вызова инструментов

# Пример структурированного вызова инструментов с AgentCPM-Explore
tool_calls = [
    {
        "name": "search_web",
        "arguments": {
            "query": "quantum computing breakthroughs January 2026",
            "num_results": 5
        }
    },
    {
        "name": "visit_url",
        "arguments": {
            "url": "https://example.com/quantum-news",
            "goal": "Извлечь ключевую информацию о достижениях в квантовых вычислениях"
        }
    }
]

# На практике вы реализуете эти инструменты и вызываете их на основе вывода модели

Метод 2: Использование полной экосистемы AgentCPM

Для продакшн-приложений агентов полный стек AgentCPM предоставляет надёжную инфраструктуру.

Шаг 1: Настройка AgentDock (песочница инструментов)

AgentDock предоставляет единую платформу для управления песочницами инструментов с использованием Model Context Protocol (MCP):

# Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore/AgentDock

# Запуск через Docker Compose
docker compose up -d

# Запускается:
# - Панель управления (http://localhost:3000)
# - База данных (PostgreSQL)
# - Узлы инструментов
# - MCP сервер (http://localhost:8000)

Шаг 2: Конфигурация инструментов

Отредактируйте файл config.toml, чтобы определить доступные инструменты:

[tool.search]
enabled = true
name = "web_search"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/web_search"

[tool.browser]
enabled = true
name = "browser_navigation"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/browser"

[tool.code_executor]
enabled = true
name = "python_repl"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/python"

Шаг 3: Запуск демо QuickStart

Самый быстрый способ познакомиться с возможностями AgentCPM-Explore:

# Перейти в директорию AgentCPM-Explore
cd AgentCPM-Explore

# Отредактируйте quickstart.py с вашей конфигурацией
# Настройте API-ключ, имя модели и URL MCP сервера

python quickstart.py

Это запустит полную агентскую задачу (по умолчанию — запрос последних статей с arXiv), демонстрируя:

• Многошаговое рассуждение
• Вызов инструментов
• Корректировку стратегии
• Синтез результатов

Шаг 4: Просмотр результатов

После выполнения результаты сохраняются в outputs/quickstart_results/:

# Просмотр полного лога взаимодействия
cat outputs/quickstart_results/dialog.json

# Включает:
# - Все вызовы инструментов и их результаты
# - Цепочки рассуждений
# - Итоговый синтез

Метод 3: vLLM для продакшн-сервинга

Для высоконагруженных продакшн-развёртываний vLLM обеспечивает оптимизированный инференс.

Шаг 1: Установка vLLM

pip install -U vllm --pre --index-url https://pypi.org/simple --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

Шаг 2: Запуск сервера модели

vllm serve openbmb/AgentCPM-Explore \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --max-model-len 32768

Шаг 3: Интеграция с API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="not-needed")

response = client.chat.completions.create(
    model="openbmb/AgentCPM-Explore",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Найдите и проанализируйте последние научные статьи по AI с arXiv, связанные с агентскими системами. Предоставьте обзор ключевых трендов."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2000
)

print(response.choices[0].message.content)

Оптимизация производительности

По результатам моих тестов, вот стратегии для достижения лучших результатов с AgentCPM-Explore.

Квантование

Для запуска на GPU с ограниченной VRAM:

from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype="float16",
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto",
)

Оптимизация длины контекста

Для задач с длинным контекстом:

# Увеличение максимальной длины последовательности
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
    model_max_length=65536,  # Расширенный контекст
)

Параметры инференса

Для разных сценариев:

# Творческое исследование
generation_config = {
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.95,
    "max_tokens": 4096,
    "do_sample": True,
}

# Фокусированное исследование
research_config = {
    "temperature": 0.3,
    "top_p": 0.8,
    "max_tokens": 2048,
    "do_sample": True,
}

# Детеминированные ответы
deterministic_config = {
    "temperature": 0.0,
    "max_tokens": 1024,
    "do_sample": False,
}

Реальные сценарии использования

В ходе тестирования я обнаружил, что AgentCPM-Explore особенно эффективна для нескольких приложений.

Ассистент глубоких исследований

AgentCPM-Explore отлично справляется с длительными исследовательскими задачами, требующими множества источников информации:

Задача: "Исследовать текущее состояние развития термоядерной энергетики. Включить последние достижения, крупные проекты и прогнозы."

Процесс AgentCPM:
1. Поиск новостей о термоядерной энергетике
2. Посещение сайтов ключевых исследовательских институтов
3. Перекрёстная проверка нескольких источников
4. Синтез результатов в хронологию
5. Проверка утверждений по первоисточникам
6. Генерация подробного отчёта

Извлечение фактов из веба

Модель эффективно справляется с задачами веб-сёрфинга:

Задача: "Найдите цены акций NVIDIA, AMD и Intel за последнюю неделю и проанализируйте тенденции."

Процесс AgentCPM:
1. Посещение финансовых сайтов для каждой компании
2. Извлечение данных о ценах
3. Расчёт трендов и процентов изменений
4. Генерация анализа с визуализациями
5. Отметка значимых событий, влияющих на цены

Многошаговое решение задач

Для сложных задач с использованием инструментов:

Задача: "Рассчитать углеродный след зарядки электромобиля за год. Использовать реальные данные для среднего водителя в США."

Процесс AgentCPM:
1. Поиск данных о среднем энергопотреблении EV
2. Поиск средней углеродной интенсивности электроэнергии в США
3. Расчёт годовой потребности в энергии для зарядки
4. Вычисление общего выброса CO2
5. Сравнение с автомобилями с ДВС
6. Предоставление источников и методологии

Сравнение AgentCPM-Explore с альтернативами

Понимание, как AgentCPM-Explore соотносится с другими агентскими фреймворками, помогает сделать выбор.

vs. Общего назначения LLM (GPT-4, Claude)

Аспект	AgentCPM-Explore 4B	GPT-4/Claude
Количество параметров	4B	100B+
Агентская тренировка	Обширная	Минимальная
Оптимизация использования инструментов	Встроенная	Через API
Локальное развёртывание	Да	Нет (только API)
Стоимость	Бесплатно (после загрузки)	Оплата за токен
Производительность на GAIA	63.9%	71-76%
Веб-сёрфинг	Сильный	Очень сильный
Лучше подходит для	Кастомных агентов	Общего назначения

vs. Других открытых агентов

Аспект	AgentCPM-Explore	Модели с 30B параметров
Размер	4B	30B
Требования к оборудованию	Один GPU	Рекомендуется мульти-GPU
GAIA	63.9%	70-75%
Инфраструктура агента	Полная экосистема	Разная
Лучше для	Эффективного развёртывания	Максимальной мощности

vs. Фреймворков LangChain/AutoGPT

Аспект	AgentCPM-Explore	LangChain агенты
Подход	Интегрированная модель	LLM + оркестрация
Кастомизация	На уровне модели	На уровне фреймворка
Интеграция инструментов	Встроенная	Обширная библиотека
Лучше для	Полных решений	Гибкого прототипирования

Решение распространённых проблем

На основе моего опыта тестирования AgentCPM-Explore, вот решения типичных проблем.

Ошибка CUDA Out of Memory

Проблема: «CUDA out of memory» при загрузке или генерации

Решения:

1. Включить квантование:

   load_in_4bit=True

2. Уменьшить размер батча до 1
3. Очистить кэш GPU: torch.cuda.empty_cache()
4. Использовать меньший контекст

Медленная первая генерация

Проблема: Первый ответ занимает гораздо больше времени, чем последующие

Объяснение: Компиляция модели и выделение памяти происходят при первом инференсе.

Решение: Прогреть модель простым запросом:

_ = model.generate(tokenizer("Hello", return_tensors="pt").to(model.device), max_new_tokens=10)

Ошибки вызова инструментов

Проблема: Модель неправильно вызывает инструменты

Решения:

1. Убедитесь, что описания инструментов чётко прописаны в системном промпте
2. Проверьте, что сервер инструментов запущен (для AgentDock)
3. Убедитесь, что схемы инструментов соответствуют ожидаемому формату
4. Начните с простых вызовов, затем увеличивайте сложность

Плохое качество вывода

Проблема: Ответы расплывчаты или содержат галлюцинации

Решения:

1. Используйте низкую температуру (0.3-0.5) для фактических задач
2. Предоставляйте более чёткие системные промпты с инструкциями по задаче
3. Включайте цепочку рассуждений явно
4. Добавляйте шаги проверки в промпт

Ошибки установки

Проблема: Ошибки при установке пакетов

Решения:

1. Создайте новое виртуальное окружение
2. Сначала установите PyTorch с нужной версией CUDA
3. Обновите pip: pip install --upgrade pip
4. Устанавливайте зависимости по одной, чтобы выявить проблему

Бесплатные варианты тестирования

Важно: В отличие от многих коммерческих AI-моделей, AgentCPM-Explore в настоящее время не имеет бесплатных веб-демо или хостинговых площадок. Модель ориентирована на локальное развёртывание. Вот что доступно:

Локальный QuickStart (рекомендуется — действительно бесплатно)

Самый надёжный и единственный по-настоящему бесплатный способ протестировать AgentCPM-Explore — запустить её локально через Docker:

# Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore

# Скачать преднастроенный Docker-образ
docker pull yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# Запустить контейнер с поддержкой GPU
docker run -dit --name agenttoleap --gpus all --network host \
  -v $(pwd):/workspace yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# Войти в контейнер
docker exec -it agenttoleap /bin/bash
cd /workspace

# Запустить демо QuickStart
python quickstart.py

Это выполнит полную агентскую задачу (запрос последних статей с arXiv) и сохранит результаты в outputs/quickstart_results/. Не требуются API-ключи или облачные аккаунты.

FriendliAI (платный инференс)

AgentCPM-Explore доступна на серверной платформе FriendliAI:

• URL: https://friendli.ai/model/openbmb/AgentCPM-Explore
• Возможности: Безсерверные эндпоинты, опции выделенного GPU
• Ценообразование: Оплата за использование (бесплатного тарифа нет)
• Лучше для: Краткосрочного тестирования без локальной настройки

HuggingFace Inference API

Модель размещена на HuggingFace, но не развернута ни одним провайдером инференса:

• URL: https://huggingface.co/openbmb/AgentCPM-Explore
• Статус: Сообщество запрашивает поддержку провайдеров
• Вариант: Запросить развёртывание через обсуждения сообщества HuggingFace

YouTube-руководства

Несколько авторов опубликовали видео с пошаговыми инструкциями по установке и тестированию:

• "OpenBMB Drops AgentCPM-Explore: Run this Agent Model Locally" от Fahd Mirza (635 просмотров, январь 2026)
  • URL: https://www.youtube.com/watch?v=pZKVhBQgvuk
  • Показывает установку, локальное тестирование и сравнение производительности

Итог

Вариант	Стоимость	Требуется настройка	Лучшее для
Локальный QuickStart	Бесплатно	Docker + GPU	Серьёзное тестирование
FriendliAI	Платно	Нет	Быстрые пробы
YouTube-руководства	Бесплатно	Нет	Изучение процесса

Мой совет: используйте Локальный QuickStart с Docker. Это самый аутентичный опыт работы с возможностями AgentCPM-Explore и не требует постоянных затрат.

Будущее эффективных агентов

AgentCPM-Explore отражает более широкую тенденцию в развитии AI, которая меня вдохновляет: переход от грубого масштабирования к интеллектуальной эффективности.

Последствия для индустрии

AI на устройстве: С появлением способных моделей агентов с 4B параметров мы увидим сложных AI-ассистентов на телефонах, ноутбуках и периферийных устройствах. Приложения, чувствительные к приватности, смогут работать полностью локально.

Доступные исследования: Академические лаборатории и небольшие организации теперь могут заниматься исследованиями агентов без бюджета уровня предприятия, демократизируя доступ к передовым AI-возможностям.

Специализированные агенты: Успех AgentCPM-Explore говорит о том, что обучение агентов для конкретных доменов может превосходить универсальные модели, что может привести к появлению множества специализированных моделей агентов.

Взгляд вперёд

OpenBMB уже выпустил AgentCPM-GUI для работы в Android-приложениях, что указывает на дорожную карту с всё более способными и специализированными агентами. Полный открытый релиз инфраструктуры обучения (AgentRL) и платформы оценки (AgentToLeaP) означает, что сообщество может строить на этой базе.

Ожидается:

• Специализированные варианты для кодирования, исследований и анализа
• Продолжение улучшений на уровне 4B параметров
• Интеграция с большим числом экосистем инструментов
• Оптимизация для мобильных и периферийных устройств

Заключение: Подходит ли вам AgentCPM-Explore?

После обширного тестирования и анализа вот моя оценка, кому стоит рассмотреть AgentCPM-Explore.

Лучшие случаи использования

1. Исследователи: Полная открытая экосистема (AgentRL, AgentDock, AgentToLeaP) предоставляет всё необходимое для исследований агентов
2. Разработчики кастомных агентов: Агентская тренировка и интеграция инструментов экономят много времени на разработку
3. Пользователи, заботящиеся о приватности: Локальное развёртывание гарантирует, что данные не покидают ваше устройство
4. Команды с ограниченными ресурсами: 4B параметров позволяют запускать модель на одном GPU без облачных затрат
5. Приложения на периферии и устройствах: Компактный размер позволяет развёртывать на телефонах, ноутбуках и периферийных устройствах

Когда стоит рассмотреть альтернативы

1. Максимальная производительность: Для задач, требующих абсолютного максимума, закрытые модели вроде Claude-4.5-sonnet или GPT-5 могут быть лучше
2. Мультимодальные задачи: AgentCPM-Explore — текстовая модель; для задач с изображениями рассмотрите модели с поддержкой vision-language
3. Корпоративная поддержка: Если нужны SLA и выделенная поддержка, коммерческие платформы могут подойти больше

Мой совет

AgentCPM-Explore — выдающееся достижение: модель с 4B параметров, достигающая результатов, сопоставимых с моделями на 30B+ параметров и даже бросающая вызов закрытым гигантам на некоторых бенчмарках. Для всех, кто сегодня строит AI-агентов, она заслуживает серьёзного внимания.

Начните с демо QuickStart, чтобы лично оценить возможности. Если вы строите продакшн-агентов, полный стек предоставляет всё необходимое для кастомной разработки. Для исследователей открытая инфраструктура обучения открывает двери, ранее доступные лишь лучшим лабораториям.

Эра эффективных, развёртываемых агентов наступила — и AgentCPM-Explore ведёт её вперёд.

---

FAQ: Ответы на ваши вопросы об AgentCPM-Explore

Чем AgentCPM-Explore отличается от других моделей с 4 млрд параметров?

AgentCPM-Explore специально обучена агентскому поведению с использованием обучения с подкреплением (AgentRL), а не просто предсказанию следующего токена. Это даёт возможности, такие как многошаговое рассуждение, вызов инструментов, корректировка стратегии и проверка информации, которых нет у обычных языковых моделей.

Может ли AgentCPM-Explore работать только на CPU?

Технически да, но это непрактично. Агентские возможности модели требуют быстрой инференции для вызова инструментов и динамической корректировки стратегии в реальном времени. Инференс на CPU будет слишком медленным для любых нетривиальных задач.

Какие инструменты поддерживает AgentCPM-Explore?

Через AgentDock, AgentCPM-Explore поддерживает любые инструменты, реализующие протокол Model Context Protocol (MCP). К распространённым инструментам относятся веб-поиск, навигация в браузере, выполнение кода, вызовы API и пользовательские инструменты, которые вы определяете.

Как AgentCPM-Explore сравнивается с Claude или GPT-4 для задач агентов?

По стандартным бенчмаркам AgentCPM-Explore уступает самым крупным моделям, но остаётся конкурентоспособным во многих задачах. Для специализированных рабочих процессов агентов он часто сопоставим или превосходит более крупные модели при правильном формировании запросов. Главное преимущество — локальное развертывание и отсутствие затрат за каждый токен.

Можно ли дообучить AgentCPM-Explore?

Да! С помощью AgentRL вы можете продолжить обучение AgentCPM-Explore, используя методы обучения с подкреплением. Дообучение для конкретных доменов или наборов инструментов хорошо поддерживается экосистемой.

Подходит ли AgentCPM-Explore для промышленного использования?

Да, при наличии соответствующей инфраструктуры развертывания. Сервинг vLLM, инференс на GPU и песочница инструментов AgentDock обеспечивают основу, готовую к промышленному применению. Следите за производительностью и реализуйте соответствующую обработку ошибок.

Каков размер контекстного окна у AgentCPM-Explore?

Модель по умолчанию поддерживает контекст до 128K токенов, с конфигурациями, поддерживающими более 200K токенов для анализа очень длинных документов.

Поддерживает ли AgentCPM-Explore несколько языков?

Да, базовая модель (Qwen3-4B-Thinking) обладает многоязычными возможностями. AgentCPM-Explore сохраняет эти возможности, добавляя оптимизации, специфичные для агентов. Наилучшая производительность достигается на английском и китайском языках.

---

Это руководство написано на основе первоначального релиза AgentCPM-Explore в январе 2026 года. Как и в случае с любой AI-технологией, возможности и лучшие практики продолжают развиваться. Для получения самой актуальной информации смотрите официальный репозиторий OpenBMB на GitHub и страницу модели на HuggingFace.