100万道实战题，还得防AI作弊！320B国产基模技术细节揭秘（在新窗口打开）
至知创新研究院公开IQuest-Q1完整技术报告，披露其采用320B总参数、15B激活参数的稀疏MoE架构，以29T Tokens和超100万个可执行任务训练，并通过三层机制防止奖励作弊，架构规模化效率达1.93倍。
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关于“Quest-Q1”的结果
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一出手就表现惊艳！国产开源大模型又杀出一匹黑马（在新窗口打开）
至知创新研究院开源了采用稀疏 MoE 架构的代码与复杂任务导向大模型 IQuest-Q1，该模型总参数约 320B、激活参数仅约 15B，在代码生成、终端操作、智能体任务等多项评测中表现均衡，并展示了从前端交互、游戏开发到强化学习训练调试等场景的可交付能力。
刚刚，320B中国开源黑马杀出！模型自己抓Bug，凶手是一个空格（在新窗口打开）
至知创新研究院开源320B大模型IQuest-Q1，该模型在代码生成、安全漏洞挖掘等评测中表现优异，并能自主排查训练Bug，在交通调度、仓库管理、电梯调度等真实场景中展现出强大的任务解决能力。