AgentCPM-Explore：首个能与巨头竞争的4B智能体模型

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AgentCPM-Explore：首个能与巨头竞争的4B智能体模型

AI智能体领域长期被拥有数十亿参数的大型语言模型主导，使得复杂的自主智能体成为资金充足的研究实验室和拥有大量计算资源的企业的专属领域。但如果一个紧凑的4亿参数模型能够挑战Claude-4.5-sonnet，超越30B+的开源竞争对手，并且能在消费级硬件上运行呢？这不是理论上的猜测——这就是AgentCPM-Explore的现实。该开创性智能体基础模型由OpenBMB及其学术合作伙伴于2026年1月12日发布。

过去一周，我深入研究了AgentCPM-Explore，测试其能力，探索其架构，并将其性能与开源竞争对手及闭源巨头进行了对比。我的发现是，这款模型从根本上挑战了我们对参数数量与智能体能力的传统认知。AgentCPM-Explore不仅具备竞争力——它开创了一类高效、可部署的智能体模型，能够在此前被认为计算能力不足的设备上运行。

无论你是在构建自主研究助手、开发设备端AI智能体，还是仅仅对智能体技术的前沿感兴趣，本指南将带你全面了解AgentCPM-Explore：其架构、能力、基准测试、部署选项，以及它与当前最先进技术的比较。

什么是AgentCPM-Explore？

AgentCPM-Explore是开源AI智能体发展中的一个重要里程碑。由清华大学THUNLP实验室、中国人民大学、ModelBest和OpenBMB团队联合开发，AgentCPM-Explore是首个仅有40亿参数却能在八个广泛使用的长时程智能体基准测试中取得竞争性表现的开源智能体模型。

其名称“Explore”体现了其核心能力：深度探索与研究——跨多个信息源进行长时间调查，动态调整策略，并实时验证信息。与主要面向对话或代码生成的模型不同，AgentCPM-Explore从底层设计即为自主智能体行为而打造。

架构基础

AgentCPM-Explore以Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507为基础模型，结合复杂的智能体专用训练，打造出一套强大的自主系统。选择Qwen3-4B作为基础是经过深思熟虑的——它在保持紧凑的同时，具备强大的推理能力，便于高效部署。

该模型采用了多项架构创新以实现智能体能力：

扩展交互能力：不同于传统设计用于单轮响应的LLM，AgentCPM-Explore能够持续进行超过100轮的环境交互。这对于需要多次调用工具、迭代和自适应问题解决的复杂任务至关重要。

多源交叉验证：模型训练时会咨询多个信息源并交叉验证结果，减少幻觉现象，提高可靠性——这是小型语言模型的常见弱点。

动态搜索策略调整：AgentCPM-Explore能够识别当前策略无效时切换到替代方案，展现出真正的自适应智能。

实时信息验证：在信息快速过时的时代，模型能够验证并使用最新信息，这使其区别于训练时冻结的静态语言模型。

OpenBMB生态系统

AgentCPM-Explore并非孤立发布——它是OpenBMB构建的支持智能体开发的完整生态系统的一部分：

AgentRL：专为智能体训练设计的全异步强化学习框架，使研究人员和开发者能够利用现代RL技术持续训练和改进智能体模型。

AgentDock：统一的工具沙箱管理与调度平台，解决了运行需要执行代码、访问API及安全交互多种工具的智能体所面临的复杂基础设施挑战。

AgentToLeaP：一键评估平台，用于评估智能体的工具学习能力，大幅降低了评估和比较不同智能体实现的门槛。

这一端到端方案意味着AgentCPM-Explore不仅是一个模型，更是智能体AI生态系统的完整基础，免费开放供社区开发和定制扩展。

性能基准：小模型，大成果

AgentCPM-Explore最令人瞩目的特点是其相对于模型规模的性能表现。虽然40亿参数相比30B、70B甚至数百亿参数的模型显得较小，AgentCPM-Explore却实现了令人惊叹的成就：它进入了八个经典的长时程智能体基准测试，而同规模模型通常难以涉足。

与闭源巨头的对比

面对最先进的商业模型，AgentCPM-Explore表现不俗：

基准测试	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%

这些结果揭示了几个重要趋势。在GAIA（纯文本基准）中，AgentCPM-Explore取得63.9%，与更大模型DeepSeek-V3.2（63.5%）不相上下，且接近Claude-4.5-sonnet（71.2%）。在Frames中，它以82.7%几乎匹配Claude-4.5-sonnet的85.0%。

模型在网页浏览和研究任务上的表现尤为突出。虽然在部分基准上落后于GPT-5-high，但在BrowseComp上却超越了Claude-4.5-sonnet（25.0%对19.6%），证明小型专用模型在特定领域同样能表现优异。

与开源模型的对比

与其他开源智能体模型相比，AgentCPM-Explore的效率更为显著：

基准测试	AgentCPM-Explore 4B	统义深度研究 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%	-

令人惊讶的是，AgentCPM-Explore仅用40亿参数，在多个基准测试中取得了与30亿参数模型相当甚至更优的成绩。在Frames中，它超过了MiroThinker 8B（82.7%对80.6%），并接近统义深度研究30B（82.7%对90.6%）。在Xbench-DeepSearch上，它显著优于MiroThinker 8B（70.0%对60.6%）。

这一效率表明，针对智能体的专用训练比单纯增加参数量更具影响力——这对智能体未来发展具有深远意义。

基准测试说明

了解每个基准测试的测评内容，有助于理解AgentCPM-Explore的表现：

GAIA：通用AI助手基准，要求多步推理、事实核查和工具使用。GAIA表现强劲意味着具备通用智能和问题解决能力。

BrowseComp：测试网页浏览能力——搜索、导航和信息提取。高分代表实用的网络研究技能。

HLE（人类最后考试）：设计用来测试模型跨多个领域的人类级推理能力的挑战性基准。

Frames：基于对话的基准，测试上下文管理和多轮推理能力。

WebWalker：评估模型通过链接导航网页的能力，模拟人类浏览行为。

Seal-0：衡量从网页结果中搜索、提取和回答的性能。

Xbench-DeepSearch：综合深度研究能力的基准，包括信息收集、综合和分析。

为什么AgentCPM-Explore重要

AgentCPM-Explore的发布代表了我们对AI智能体认知的几个重要转变。

打破参数天花板

多年来，AI开发的普遍假设是参数越多性能越好。虽然这一点总体成立，但AgentCPM-Explore证明，针对性训练可以用适中的参数量打造出高能力模型。官方基准显示，该模型实现了“同参数规模的SOTA性能”，并“匹配或超越8B模型，挑战部分30B+及闭源LLM”。

这对可及性影响深远。运行30B+模型通常需要昂贵的多GPU配置或云API费用，而4B模型可在单个消费级GPU上运行，实现本地部署，无需API费用且数据完全私密。

设备端智能体革命

官方公告中提到“有效突破设备端智能体性能瓶颈”，值得强调。设备端AI——在手机、笔记本和边缘设备本地运行模型——长期受限于小模型能力。AgentCPM-Explore证明4B模型能胜任复杂智能体任务，或将催生新一代完全本地运行的个人AI助手。

智能体研究民主化

随着AgentRL、AgentDock和AgentToLeaP的全面发布，OpenBMB大幅降低了智能体研究门槛。研究生、独立研究者和小团队无需企业级基础设施即可尝试智能体训练和评估。

硬件需求：本地运行

AgentCPM-Explore最吸引人的特点之一是其相对于能力的硬件需求较低。

最低要求

基础推理和测试：

GPU显存：8-16GB（支持量化）
系统内存：16GB
存储空间：约10GB模型文件

这意味着AgentCPM-Explore可在RTX 3060（12GB）或RTX 4060（8GB）等消费级硬件上运行，方便个人研究者和爱好者使用。

多GPU配置

生产部署需最大吞吐量时：

配置：2-4块GPU，采用张量并行
显存：多GPU总计32GB以上
适用场景：高并发智能体服务

仅CPU推理

技术上可仅用CPU运行AgentCPM-Explore，但不推荐。模型的智能体能力——多次工具调用、长推理链和动态策略调整——需要GPU的快速推理，CPU推理速度过慢，难以满足实际需求。

软件前置条件

安装AgentCPM-Explore前，请确保环境满足以下要求。

操作系统

Linux：推荐Ubuntu 22.04 LTS及以上
Windows：Windows 11，配合WSL2
macOS：Apple Silicon（M1/M2/M3 Pro/Max）可用，工具支持有限

Python环境

Python：3.10及以上（推荐3.11）
CUDA：12.1及以上，适用于NVIDIA GPU
Git：用于克隆仓库

必需软件包

# 创建虚拟环境
python -m venv agentcpm-env
source agentcpm-env/bin/activate  # Linux/macOS
# 或：agentcpm-env\Scripts\activate  # Windows

# 安装核心依赖
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  # 用于工具调用

可选但推荐

完整AgentCPM生态系统：

# AgentDock工具沙箱管理
# 详见：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentDock

# AgentRL强化学习训练
# 详见：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentRL

# AgentToLeaP评估平台
# 详见：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentToLeaP

方法一：基础Transformers用法

使用Hugging Face Transformers库是入门AgentCPM-Explore的最简单方式。

第一步：下载模型

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_NAME = "openbmb/AgentCPM-Explore"

# 加载分词器
print("加载分词器中...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)

# 加载模型
print("加载模型中（可能需要几分钟）...")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)

print("模型加载成功！")

第二步：运行基础推理

import torch

# 准备输入——智能体风格任务
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是AgentCPM-Explore，一款强大的AI智能体。你可以使用工具完成复杂任务。"},
    {"role": "user", "content": "研究并总结过去一个月量子计算的最新进展。包括重大突破、新兴公司和应用。"}
]

# 应用聊天模板
input_text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

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

# 生成回复
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("智能体回复：")
print(response)

第三步：工具调用示例

# AgentCPM-Explore结构化工具调用示例
tool_calls = [
    {
        "name": "search_web",
        "arguments": {
            "query": "2026年1月量子计算突破",
            "num_results": 5
        }
    },
    {
        "name": "visit_url",
        "arguments": {
            "url": "https://example.com/quantum-news",
            "goal": "提取量子计算进展的关键信息"
        }
    }
]

# 实际中，你需要实现这些工具并根据模型输出调用它们

方法二：使用完整AgentCPM生态系统

对于生产级智能体应用，完整的AgentCPM生态系统提供了强大的基础设施。

第一步：搭建AgentDock（工具沙箱）

AgentDock基于模型上下文协议（MCP）提供统一的工具沙箱管理平台：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore/AgentDock

# 使用Docker Compose启动
docker compose up -d

# 启动内容包括：
# - 管理仪表盘 (http://localhost:3000)
# - 数据库（PostgreSQL）
# - 工具节点
# - MCP服务器 (http://localhost:8000)

第二步：配置工具

编辑config.toml定义可用工具：

[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"

第三步：运行快速入门演示

体验AgentCPM-Explore能力的最快方式：

# 进入AgentCPM-Explore目录
cd AgentCPM-Explore

# 编辑quickstart.py，配置API密钥、模型名和MCP服务器URL

python quickstart.py

这将运行一个完整的智能体任务（默认查询arXiv近期论文），演示：

多轮推理
工具调用
策略调整
结果综合

第四步：查看结果

执行后，结果保存在outputs/quickstart_results/：

# 查看完整交互记录
cat outputs/quickstart_results/dialog.json

# 包含：
# - 所有工具调用及结果
# - 推理链
# - 最终综合

方法三：vLLM用于生产部署

vLLM提供高吞吐量的优化推理，适合生产环境。

第一步：安装vLLM

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

第二步：启动模型服务

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

第三步：API集成示例

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": "查找并分析arXiv上最新的与智能体系统相关的AI研究论文，提供关键趋势总结。"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2000
)

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

性能优化

根据我的测试，以下策略有助于获得AgentCPM-Explore的最佳效果。

量化

适用于显存有限的GPU：

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",
)

上下文长度优化

需要长上下文任务时：

# 增加最大序列长度
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
    model_max_length=65536,  # 扩展上下文
)

推理参数

针对不同场景：

# 创意探索
generation_config = {
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.95,
    "max_tokens": 4096,
    "do_sample": True,
}

# 专注研究
research_config = {
    "temperature": 0.3,
    "top_p": 0.8,
    "max_tokens": 2048,
    "do_sample": True,
}

# 确定性回答
deterministic_config = {
    "temperature": 0.0,
    "max_tokens": 1024,
    "do_sample": False,
}

真实应用案例

通过测试，我发现AgentCPM-Explore在以下应用中特别有效。

深度研究助手

AgentCPM-Explore擅长需要多信息源的长时间研究任务：

任务：“调研当前核聚变能源开发现状，包括近期里程碑、主要项目和预计时间表。”

AgentCPM-流程：
1. 搜索最新核聚变新闻
2. 访问关键研究机构网站
3. 多源交叉验证
4. 综合整理时间线
5. 用原始资料核实信息
6. 生成详尽报告

基于网页的事实提取

模型能有效处理网页浏览任务：

任务：“查找NVIDIA、AMD和Intel过去一周的股价并分析趋势。”

AgentCPM-流程：
1. 访问各公司财经网站
2. 提取价格数据
3. 计算趋势和百分比
4. 生成带可视化的分析
5. 记录影响价格的重要事件

多步问题解决

适合需要工具调用的复杂推理任务：

任务：“计算一辆电动车一年充电的碳足迹，使用美国平均驾驶数据。”

AgentCPM-流程：
1. 搜索平均电动车能耗数据
2. 查找美国平均电力碳强度
3. 计算年充电能量需求
4. 计算总碳排放
5. 与燃油车对比
6. 提供数据来源和方法论

AgentCPM-Explore与其他方案对比

了解AgentCPM-Explore与其他智能体框架的差异，有助于选择合适方案。

与通用LLM（GPT-4、Claude）对比

方面	AgentCPM-Explore 4B	GPT-4/Claude
参数量	4B	100B+
智能体专用训练	丰富	极少
工具使用优化	原生支持	通过API
本地部署	支持	不支持（仅API）
成本	免费（下载后）	按调用计费
GAIA表现	63.9%	71-76%
网页浏览能力	强	非常强
适用场景	定制智能体部署	通用用途

与其他开源智能体对比

方面	AgentCPM-Explore	30B智能体模型
规模	4B	30B
硬件需求	单GPU	推荐多GPU
GAIA表现	63.9%	70-75%
智能体基础设施	完整生态	不一
适用场景	高效部署	极致能力

与LangChain/AutoGPT框架对比

方面	AgentCPM-Explore	LangChain智能体
方法	集成模型	LLM + 编排
定制化	模型级别	框架级别
工具集成	原生支持	丰富库支持
适用场景	完整解决方案	灵活原型

常见问题排查

基于测试经验，以下是常见问题及解决方案。

CUDA显存不足

问题：“CUDA out of memory”加载或生成时出现

解决方案：

启用量化：
```
load_in_4bit=True
```
批量大小减至1
清理GPU缓存：torch.cuda.empty_cache()
缩短上下文窗口

首次生成缓慢

问题：首次响应明显比后续慢

解释：首次推理时模型编译和内存分配

解决方案：用简单请求预热模型：

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

工具调用失败

问题：模型未正确调用工具

解决方案：

确保系统提示中工具描述清晰
检查工具服务器是否运行（AgentDock）
验证工具接口格式正确
先尝试简单调用，再逐步增加复杂度

输出质量差

问题：回复无焦点或幻觉严重

解决方案：

事实任务使用较低温度（0.3-0.5）
提供更明确的系统提示和任务说明
显式启用链式思考
在提示中加入验证步骤

安装失败

问题：依赖包安装报错

解决方案：

新建干净虚拟环境
先安装正确CUDA版本的PyTorch
更新pip：pip install --upgrade pip
逐个安装依赖定位问题

免费测试选项

重要提示：与许多商业AI模型不同，AgentCPM-Explore目前无免费网页版演示或托管沙盒。该模型主要面向本地部署。可用选项如下：

本地快速入门（推荐——真正免费）

最可靠且唯一真正免费的测试方式是本地运行Docker：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore

# 拉取预配置Docker镜像
docker pull yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# 启动容器，支持GPU
docker run -dit --name agenttoleap --gpus all --network host \
  -v $(pwd):/workspace yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# 进入容器
docker exec -it agenttoleap /bin/bash
cd /workspace

# 运行快速入门演示
python quickstart.py