Apex Intelligence 发布基于 Qwen3.6 模型的 Apex-35B-V1.0

Apex Intelligence 于 10 月 28 日发布首款模型 Apex-35B-V1.0，基于阿里巴巴的 Qwen3.6-35B-A3B 构建，并在 Hugging Face 平台上线。该模型通过训练中期和训练后改进，提升了编码、智能体工作流程与通用任务的性能，并融入 AI、计算科学和机器人仿真等领域研究。

Apex-35B-V1.0 基于 Qwen3.6-35B-A3B，涵盖 AI、计算科学与机器人仿真领域

Apex-35B-V1.0 基于阿里巴巴的 Qwen3.6-35B-A3B 构建，在 Hugging Face 平台发布。Apex Intelligence 表示，该模型通过训练中期和训练后阶段的改进，提升了编码、智能体工作流程和通用任务方面的性能，同时融入人工智能、计算科学和机器人仿真等领域的研究成果。

创始人陈永超将这套工作定义为「递归式自我改进」（recursive self-improvement），即 AI 系统帮助构建其后代；他向腾讯科技表示，AI 在研究方面已取得显著进展，但仍缺乏「研究品味」——即判断哪些问题值得研究的能力。

Apex Research 自动化研究系统：生成训练数据与优化 GPU 核心

Apex Intelligence 表示，其卖点并非模型的规模，而是其构建方式。自动化研究系统 Apex Research 参与了训练数据生成、实验运行、训练方案设计，以及 GPU 核心和推理系统的优化。根据公司说明，Apex Research 发现模型在计算流体动力学（CFD）任务上表现不佳，分析推理能力的不足之处，随后生成并验证新训练数据用于后续训练。据 Apex Intelligence 的内部测试，Apex Research 应用产生以下效果：

CFD-Bench 得分：提升 32.1 分

训练吞吐量：AI 驱动优化使训练吞吐量提升 45% 至 60%

解码速度：提升 1.6 至 1.8 倍

上述数字均为 Apex Intelligence 公司内部测试数据，尚未经过第三方独立验证。

Apex Intelligence 内部测试：六项研究基准超越 Qwen3.6 与 Flint

根据 Apex Intelligence 的内部评估，Apex-35B-V1.0 在其报告的全部六项研究基准测试中均优于 Qwen3.6-35B-A3B 与 Recursive SuperIntelligence 的 Flint；在 FrontierScience 和 PaperBench 测试中超越 GLM-5.3-Flash 及 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，并在其对比的模型中取得最高的 BFCL V4 得分。

Apex Intelligence 明确声明，本次发布的所有基准测试结果均来自公司内部评估；独立第三方基准测试结果尚未发布。

机器人基准 RoboRSI 得分 44.5，陈永超定义为递归式自我改进

在机器人仿真基准测试方面，Apex-35B-V1.0 的 RoboRSI 得分为 44.5，Real2Sim 得分为 21.55（据 Apex Intelligence 内部测试）；相比之下，GLM-5.3-Flash 的 RoboRSI 得分为 52.4，Real2Sim 得分为 21.4。

Real2Sim 要求模型根据一张照片重建可运行的物理模拟，包括识别物体、选择具有相似视觉和物理属性的模拟资源，并重现其布局以测试机器人动作；RoboRSI 通过编写代码并根据视觉反馈进行修改，衡量模型对模拟机器人的控制效果。

Apex Intelligence 由清华大学 AI 学院助理教授陈永超于 2026 年 6 月创立，Apex-35B-V1.0 为其首款发布模型。

常见问题

Apex-35B-V1.0 是什么，基于哪个基础模型？

根据 Apex Intelligence 发布说明，Apex-35B-V1.0 于 2026 年 10 月 28 日发布，是该公司的首款模型，基于阿里巴巴的 Qwen3.6-35B-A3B 构建，在 Hugging Face 平台上线，涵盖编码、智能体工作流程、通用任务，以及 AI、计算科学和机器人仿真等领域。

Apex Research 系统在模型训练中的作用是什么？

根据 Apex Intelligence 的说明，Apex Research 是自动化研究系统，参与了训练数据生成、实验运行、训练方案设计及 GPU 核心与推理系统的优化；公司以 CFD 任务为例，说明 Apex Research 发现模型弱点、生成新训练数据并进行后续训练的完整循环。

Apex-35B-V1.0 的基准测试结果有第三方验证吗？

根据 Apex Intelligence 的说明，本次发布的所有基准测试结果均来自公司内部评估；目前尚无独立第三方基准测试结果发布。

Apex Intelligence 是谁成立的，公司背景如何？

根据公开资料，Apex Intelligence 由清华大学 AI 学院助理教授陈永超于 2026 年 6 月成立；陈永超将 AI 驱动的训练循环定义为递归式自我改进，向腾讯科技表示 AI 在研究方面已取得显著进展，但仍缺乏判断哪些问题值得研究的「研究品味」。