AI 创业公司至知创新研究院（IQuest Research）9 月 29 日正式发布旗舰模型 IQuest-Q1。该模型采用稀疏 MoE 架构，总参数约 320B，激活参数约 15B，已在仓库级代码生成、网络安全基准 Terminal-Bench 2.1、代码长程任务 DeepSWE 等五项复杂任务评测中表现不俗。
稀疏架构：只激活 15B，成本与性能兼得
IQuest-Q1 采用 decoder-only Transformer 主干配合稀疏 MoE 架构，总参数约 320B，激活参数约 15B。稀疏激活意味着模型在处理不同任务时只调用必要的参数子集，在保持高性能的同时大幅降低推理成本。官方表示，综合使用成本最高可降低 30%。
更值得注意的是，模型亲自参与了自身研发迭代：它提出的研发方案被人类研究者拍板通过后，验证过的模型更新、训练资产和研究流程会直接进入下一轮迭代，每轮积累的数据流程、训练配置和工具也持续复用。
实测：Prompt 直出小游戏，揪出 RL 训练空格 Bug
实测中，用约 200 字提示词可直接生成一款可在竖屏手机运行的 HTML 小游戏，包含角色设定、血条机制和随机掉落系统。
更关键的是工程能力：在一次真实 RL 训练故障排查中，IQuest-Q1 定位到推理服务在文本解码时额外插入了一个空格，导致回传历史错位、多轮生成中断、前几轮训练全部白跑。修复后 Reward 曲线恢复正常。
ModularRSI 加持：Agent 准确率再提升
IQuest-Q1 背后团队在本月 16 日提出的 ModularRSI 自进化框架曾登上 Hugging Face 日榜第二。该框架将 Agent 在 Terminal-Bench 2.0 和SWE-Bench Verified 的准确率分别从 47.57%、73.40% 提升至 52.43%、76.45%，并支持跨任务和跨模型的执行能力复用。
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