論文の概要: AgentCPM-Explore: Realizing Long-Horizon Deep Exploration for Edge-Scale Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06485v1
- Date: Fri, 06 Feb 2026 08:24:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.295013
- Title: AgentCPM-Explore: Realizing Long-Horizon Deep Exploration for Edge-Scale Agents
- Title（参考訳）: AgentCPM-Explore:エッジスケールエージェントの長距離深部探査の実現
- Abstract要約: AgentCPM-Exploreは、知識密度と強力な探索能力を備えたコンパクトな4Bエージェントモデルである。
本稿では,パラメータ空間モデルの融合,報酬信号の復調,文脈情報の改良を特徴とする総合的なトレーニングフレームワークを提案する。
AgentCPM-Exploreは4つのベンチマークで8BクラスのSOTAモデルにマッチまたは超え、また5つのベンチマークでClaude-4.5-SonnetやDeepSeek-v3.2のような大規模モデルよりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.67445299298949
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While Large Language Model (LLM)-based agents have shown remarkable potential for solving complex tasks, existing systems remain heavily reliant on large-scale models, leaving the capabilities of edge-scale models largely underexplored. In this paper, we present the first systematic study on training agentic models at the 4B-parameter scale. We identify three primary bottlenecks hindering the performance of edge-scale models: catastrophic forgetting during Supervised Fine-Tuning (SFT), sensitivity to reward signal noise during Reinforcement Learning (RL), and reasoning degradation caused by redundant information in long-context scenarios. To address the issues, we propose AgentCPM-Explore, a compact 4B agent model with high knowledge density and strong exploration capability. We introduce a holistic training framework featuring parameter-space model fusion, reward signal denoising, and contextual information refinement. Through deep exploration, AgentCPM-Explore achieves state-of-the-art (SOTA) performance among 4B-class models, matches or surpasses 8B-class SOTA models on four benchmarks, and even outperforms larger-scale models such as Claude-4.5-Sonnet or DeepSeek-v3.2 in five benchmarks. Notably, AgentCPM-Explore achieves 97.09% accuracy on GAIA text-based tasks under pass@64. These results provide compelling evidence that the bottleneck for edge-scale models is not their inherent capability ceiling, but rather their inference stability. Based on our well-established training framework, AgentCPM-Explore effectively unlocks the significant, yet previously underestimated, potential of edge-scale models.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは複雑なタスクを解く大きな可能性を示しているが、既存のシステムは大規模モデルに大きく依存しており、エッジスケールモデルの能力はほとんど探索されていない。
本稿では,4Bパラメータスケールでのエージェントモデルのトレーニングに関する最初の体系的研究について述べる。
エッジスケールモデルの性能を損なう主なボトルネックは,監視ファインチューニング(SFT)における破滅的な忘れ,強化学習(RL)における信号ノイズの報知に対する感度,長期コンテキストシナリオにおける冗長な情報による劣化,の3つである。
本稿では,高い知識密度と強力な探索能力を持つコンパクトな4BエージェントモデルであるAgentCPM-Exploreを提案する。
本稿では,パラメータ空間モデルの融合,報酬信号の復調,文脈情報の改良を特徴とする包括的学習フレームワークを提案する。
ディープサーベイを通じて、エージェントCPM-Exploreは4BクラスのSOTAモデルの間で最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成し、4つのベンチマークで8BクラスのSOTAモデルにマッチまたは超え、さらに5つのベンチマークでClaude-4.5-SonnetやDeepSeek-v3.2のような大規模モデルよりも優れています。
特に、AgentCPM-Exploreは、pass@64の下でGAIAテキストベースのタスクで97.09%の精度を達成する。
これらの結果は、エッジスケールモデルのボトルネックが固有の能力天井ではなく、推論安定性であることを示す。
十分に確立されたトレーニングフレームワークに基づいて、AgentCPM-Exploreはエッジスケールモデルの重要かつ過小評価された潜在的可能性を効果的に解放します。
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