BAAI 推出 27B 代理模型 AREX-2：基於 Qwen3.8 架構，支援 256K 上下文與測試時自我改進

據開源社群消息，北京智源人工智慧研究院（BAAI）推出 27B 參數的長程代理模型 AREX-2。該模型為基於 Qwen3.8 架構的密集多模態模型，支援高達 262,144 tokens 的上下文長度。 AREX-2 的核心特徵在於測試時（test-time）的自我改進能力，能透過「提出、測量、反思、修改」的多輪迭代，讀取分數、日誌與錯誤訊息來持續優化解決方案。模型使用具備可驗證回饋的機器學習與演算法任務，結合既有的 AREX 深度研究資料進行訓練。這種跨領域訓練使其自我改進行為可直接遷移至深度研究任務，無需額外新增搜尋軌跡。目前社群已釋出 GGUF 量化版本供本地部署。