Apodex 1.1：複雑な業務のためのエージェンティック知能のスケーリング

要旨

汎用言語モデルは推論と知識の統合が可能だが、複雑な作業には、ファイル、情報源、実行可能コードとの持続的なやり取りに加え、状態維持、障害回復、検証可能な成果の納品が必要となる。私たちはこれを作業能力と呼ぶ。すなわち、現実世界の目標に向けた持続的かつ検証可能な進捗である。Apodex 1.1は、この能力を2つの相補的な次元に沿って発展させる。環境スケーリングは、実行可能なファイル、検索、コード環境の多様性と検証可能性を拡大し、エージェント連携スケーリングは、長期的なタスクの分解、並列作業の委任、非同期結果の統合、再計画を行うエージェントを訓練する。共有実行ハーネスとAgentOSは、ツールとエージェントにまたがってタスク状態と来歴を維持し、訓練は環境軌跡と連携トレースを信頼性の高い行動へと変換する。複雑な専門的業務、金融、科学研究、数学、コーディング、検索にわたり、Apodex 1.1は、多くの最先端システムよりも大幅に小さいモデルでありながら、トップクラスの性能帯に到達する。350億パラメータのApodex 1.1 Miniはさらに、ローカル展開可能な形態で強力な作業能力を保持する。これらの結果は、エージェント型知能を、時間をかけて完了される有用かつ検証可能な作業に基づかせるとともに、野心的で長期的なタスクを処理するヘビーデューティ・ソルバーの構築という目標を前進させる。

English

General-purpose language models can reason and synthesize knowledge, but complex work also requires sustained interaction with files, information sources, and executable code, together with state maintenance, failure recovery, and verifiable delivery. We call this working capability: sustained, verifiable progress toward a real-world objective. Apodex 1.1 develops this capability along two complementary dimensions. Environment Scaling expands the diversity and verifiability of executable file, search, and code environments, while Agentic Coordination Scaling trains agents to decompose long-horizon tasks, delegate parallel work, integrate asynchronous results, and replan. A shared execution harness and AgentOS maintain task state and provenance across tools and agents, and training turns environment trajectories and coordination traces into reliable behavior. Across complex professional work, finance, scientific research, mathematics, coding, and search, Apodex 1.1 reaches the leading performance band despite using a substantially smaller model than many frontier systems. The 35B-parameter Apodex 1.1 Mini further retains strong working capability in a locally deployable form. These results ground agentic intelligence in useful, verifiable work completed over time and advance our goal of building a Heavy-Duty Solver for ambitious, long-running tasks.