Occamy-1.0: Open Pareto-frontier 35B Intelligence for Co-work
Occamy-1.0：面向协同工作的开源帕累托前沿35B智能模型
🧭 协同工作Agent模型后训练
Accio Team
开源35B协同工作模型，通过执行接地数据和分阶段后训练实现成本效率帕累托最优
📌 工作参考价值（4 点）
- 成本效率优先的模型选型：在业务中构建Agent时，可采用低参数MoE架构（如35B-A3B）替代超大模型，在保持工具调用、编码等能力的同时显著降低单次调用成本，适合电商场景中大量并发的商品信息查询、订单处理等任务。
- 执行接地数据构建：借鉴其采集真实执行轨迹并重放的方法，在电商Agent训练中记录用户与Agent的完整交互序列（包括工具调用、状态变更、错误恢复），作为后训练数据，可提升模型在长流程任务中的状态跟踪与协调能力。
- 分阶段后训练：将能力拆分为信息收集、工具使用、编码、文件操作等模块，分阶段注入训练数据，逐步巩固，避免灾难性遗忘，适合在现有基座模型上迭代增强特定Agent技能。
- 全流程成本评估：在评估Agent模型时，除accuracy外，应统计整个episode的累计token成本与延迟，绘制成本-性能帕累托曲线，选择位于低拐点的模型部署，而非仅看单点benchmark分数。