AI代理領域長期由擁有數十億參數的大型語言模型主導，使得高階自主代理成為資金充足的研究實驗室和擁有龐大計算資源企業的專屬領域。但如果一個緊湊的40億參數模型能挑戰Claude-4.5-sonnet，超越30B以上的開源競爭者，並能在消費級硬體上運行呢？這不再是理論猜測——這就是OpenBMB及其學術合作夥伴於2026年1月12日發布的突破性代理基礎模型AgentCPM-Explore的現實。

過去一週，我深入研究AgentCPM-Explore，測試其能力，探索其架構，並將其表現與開源競爭者及封閉源碼巨頭進行比較。我的發現是，這款模型從根本上挑戰了我們對參數規模與代理能力的既有認知。AgentCPM-Explore不僅具備競爭力，更開創了一類高效、可部署於先前被認為資源不足設備上的代理模型。