Sage-A1.5

Sage-A1.5

作为智能体处理长篇科学任务，能委派给子智能体、检查自己的进展并修订计划。这是面向研究和工程工作流的 35B 混合专家模型。

由 InternScience 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Sage-A1.5 来自 InternScience，是一个 35B 参数、采用混合专家设计的智能体模型。它的起点是上海人工智能实验室的 Agents-A1 和 Qwen3.6。它面向长篇科学任务。它可以把工作分给子智能体，检查自己的进展，并在运行中途改变做法。

适合谁：构建长周期、多步骤调查型智能体的研究人员和开发者，他们想要一个会规划、会用工具、还会自我复核的模型。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
科学 | 研究人员 | 开展探索性研究，结果可以检查 | 用多个子智能体调查一个开放性问题
软件 | 智能体开发者 | 把工程任务分给并行的子智能体 | 委派一个大型编程任务的各个部分
专业服务 | 分析师 | 借助工具回答专业知识问题 | 把搜索工具和代码解释器结合起来

如果你只需要快速的聊天回复，可以跳过它。

用在哪里：

• Hugging Face Transformers
• vLLM 和 SGLang 服务
• 能调用函数和工具的智能体框架
• 在 Windows、macOS 或 Linux 上下载文件

Use case | Who | What they get back
并行调查 | 研究人员 | 合并成一个结果的子智能体发现
自我复核 | 智能体开发者 | 模型复查自己的工作后修订的方向
工具使用 | 开发者 | 对 API、代码解释器和搜索引擎的调用

如何设置：

• 带 pip 的 Python
• 能放下约 71.9 GB BF16 权重的硬件，按 Hugging Face 的估算，4 位约 18 GB
• 一个服务引擎，比如 Transformers、vLLM 或 SGLang

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 下载模型文件。
3. 在 Transformers 里加载，或用 vLLM 或 SGLang 提供服务。

pip install -U huggingface_hub
hf download InternScience/Sage-A1.5

如何使用：给模型一个长任务，以及它可以调用的工具。编排功能让它把任务委派给上下文各自独立的子智能体。验证模式需要你主动开启，它会让模型暂停，复查哪些做法有效、哪些失败。

Tool | What it does
Agentic orchestration | 在上下文各自独立的子智能体之间并行开展调查
Verification mode | 让模型在推理过程中复查自己的进展
Function calling | 把模型连接到 API、代码解释器和搜索引擎

示例：你给它一个开放性的研究问题，并配上搜索工具和代码解释器。它把问题的各个部分交给子智能体，它们用证据检验彼此的假设，模型再把它们的发现合并成一个答案。

新手与专家：如果你是新手，先用一个集中的问题和一个工具。基本运行跑通后，再打开验证模式。

这个模型学的不只是解决单个任务，还有如何组织工作。子智能体的上下文保持隔离，这减少了并发运行之间的干扰。验证在思维链内部进行，没有外部评判者，所以它能发现走不通的搜索路径并换一条。

一个长任务和一组工具到来
模型把工作分给子智能体
每个子智能体各自调查
验证环节检查进展和证据
发现合并成一个结果

注意事项：

• 验证模式需要主动开启，不开启就是关闭的
• 权重可配合 Transformers、vLLM 和 SGLang 使用
• License: Apache 2.0
• Cost to run: 没有列出费用，硬件由你自己准备
• Data it reaches: 你的提示词和你连接的任何工具或 API，以及从 Hugging Face 下载的文件
• Not for: 卡片没有列出禁止的用途

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：36B
• Weights: about 71.9 GB in BF16; about 18 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：22,224
• 点赞：404
• 许可证：apache-2.0
• Quantized versions: 45
• Fine-tunes: 9
• 标签：transformers, safetensors, qwen3_5_moe, image-text-to-text, vision, agentic, code, tool-use, text-generation, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/InternScience/Sage-A1.5
• 文件：https://huggingface.co/InternScience/Sage-A1.5/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download InternScience/Sage-A1.5

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。