QbitAI2026年9月29日 12:049 天前
IQuest-Q1 实测：320B 开源 MoE 揪 RL Bug
AI 摘要
- IQuest-Q1 采用稀疏 MoE 架构，总参数约 320B、激活约 15B，权重已开源可下载
- 实测中它凭一段约 200 字提示词直出可在手机竖屏玩的 HTML 小游戏，自带 NPC 设定与血条机制
- 它还在真实 RL 训练中追出故障根因：推理服务解码时多插了一个空格，导致奖励曲线无法正常爬升
为什么重要
把训练与排错环节逐步交给模型自己跑，是研发闭环自动化的关键一步，模型能力开始转化为团队效率资产。
- 实测中它凭一段约 200 字提示词直出可在手机竖屏玩的 HTML 小游戏，自带 NPC 设定与血条机制
- 它还在真实 RL 训练中追出故障根因：推理服务解码时多插了一个空格，导致奖励曲线无法正常爬升
AI Pulse 编辑解读
能定位自己训练里的 bug，比在榜单上多几分更能说明它真在干活。
风险与不确定性
官方实测案例带产品宣传色彩，需独立复现；320B 总参数的部署成本对个人开发者仍不现实。
影响对象
开发者研究者企业
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来源与透明度
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原始来源：QbitAI。发布时间：2026年9月29日 12:04。如果你发现事实错误或来源失效，欢迎通过联系页面提交纠错。