Qwen-AgentWorld:面向通用智能体的语言世界模型Qwen 团队发布 Qwen-AgentWorld,一个以环境建模为训练目标的原生语言世界模型,在单个模型中模拟 MCP、Search、Terminal、SWE 及 GUI 域(Web、OS、Android)共七个域。模型使用超 1000 万条真实交互轨迹训练,在 AgentWorldBench 上以 Qwen-AgentWorld-397B-A17B 版本达最高模拟质量,超越 GPT-5.4、Claude Opus 4.8 和 Gemini 3.1 Pro。同时发布评测基准 AgentWorldBench。该模型可作为解耦环境模拟器用于智能体 RL 训练,也可作为统一智能体基础模型,经 LWM 预热后无需智能体 RL 微调即可迁移。模型和基准已开源在 Hugging Face 和 ModelScope。
关联讨论 4 条X:通义千问 / Qwen (@Alibaba_Qwen)Hacker News 热门(buzzing.cc 中文翻译)X:Berry Xia (@berryxia)HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)
推荐理由:Qwen把世界模型做成了一个可开源的通用产品,覆盖七域,做agent RL的可以直接拿它仿真训练,可控性甚至超过真实环境,做agent的团队应该认真看看。