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至知创新研究院开源320B稀疏MoE大模型IQuest-Q1
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AI 综述
2026年9月29日，至知创新研究院（IQuest Research）发布 IQuest-Q1 模型。该模型采用 Decoder-only 稀疏 MoE 架构设计，总参数规模约为 320B，实际推理时的激活参数约为 15B，主打复杂代码处理与工程排错等场景。 9月30日报道显示，至知创新研究院已开源 IQuest-Q1 大模型，其应用场景拓展至代码生成、软件工程与长程复杂任务执行。在技术细节上，该模型在预训练、中期训练和后训练三阶段中采用了多教师同策略蒸馏（MOPD）方法，并在 NL2Repo、Terminal-Bench 2.1 与 DeepSWE v1.1 等基准测试中展示了较为均衡的能力。
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最新进展9月30日 11:24
至知创新研究院开源IQuest-Q1，披露其采用MOPD蒸馏方法并在多项工程基准上表现均衡。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- AITNT · AI头条至知创新研究院开源 320B 稀疏 MoE 大模型 IQuest-Q1
至知创新研究院开源了稀疏 MoE 架构大模型 IQuest-Q1，总参数约 320B、激活参数约 15B，主打代码生成、软件工程与长程复杂任务执行。该模型在预训练、中期训练和后训练三阶段中采用了多教师同策略蒸馏（MOPD）方法，并在 NL2Repo、Terminal-Bench 2.1 与 DeepSWE v1.1 等基准上展示了较为均衡的能力。
9月29日
- 量子位精选至知创新研究院发布 IQuest-Q1 模型：320B 稀疏 MoE 架构主打复杂代码与工程排错
至知创新研究院（IQuest Research）发布 IQuest-Q1 模型，采用 Decoder-only 稀疏 MoE 架构，总参数约 320B、激活参数约 15B。
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