# IQuest Research发布开源Q1模型及30项基准测试报告

> 全新基础模型IQuest‑Q1从零开始训练，采用320 B混合专家架构，并公布了30项编程与智能体基准测试成绩。

Oossa · 2026-10-23 · https://oossa.com/zh/iquest-research-releases-open-source-q1-model-and-30-benchmark-report

IQuest Research于23 Oct 2026发布了IQuest‑Q1技术报告。这款开源模型针对命令行任务进行了优化，总参数量为320 billion，每个token激活15 billion参数。训练使用约29 trillion个token；据称，与性能相当的MoE基线模型相比，所需计算量减少了52 %。报告列出了30项基准测试成绩，其中AutomationBench得分为52.7，MCP‑Atlas得分为78.4。

## 事实

- 总参数量为320 billion，每个token激活15 billion参数
- 训练使用约29 trillion个token，缩放效率达到1.93×

## 为什么重要

开发者现在可以下载这款大型智能体命令行模型；据称，在性能相当的情况下，它所需的计算成本更低。

## 来源与参考

1. [IQuest Research Releases IQuest-Q1 Technical Report, Detailing Training from Scratch and Results Across 30 Benchmarks](https://www.prnewswire.com/news-releases/iquest-research-releases-iquest-q1-technical-report-detailing-training-from-scratch-and-results-across-30-benchmarks-302917967.html) – PR Newswire RSS, 2026-10-23

最后更新: 2026-10-23