Sage-A1.5发布：沐曦GPU首日适配国产算力

事件：35B MoE智能体模型发布

10月21日，上海人工智能实验室正式发布Sage-A1.5智能体模型。据北京商报报道，Sage-A1.5是一款35B参数的混合专家（MoE）架构智能体模型，设计目标是通过自适应能力组合，推动长周期科学问题的解决。

技术规格上，Sage-A1.5总参数为350亿，但采用稀疏激活设计，每次推理每token仅激活约30亿参数。这种MoE路线让模型在保持智能体任务性能的同时，把计算开销控制在可部署的水平。

基准成绩：两项大幅领先，一项小幅回落

在智能体基准测试中，Sage-A1.5交出了一份有亮点的成绩单：

• BrowseComp（深度浏览/信息检索智能体基准）：81.7分，较前代Agents-A1的75.5分提升超过6分；
• SWE-Bench Pro（软件工程智能体基准）：61.2分，较前代的43.6分大幅跃升；
• GAIA（通用智能体基准）：95.1分，略低于前代的96.0分。

横向看，BrowseComp上Kimi-K3（91.2分）与GPT-5.6-sol（90.4分）仍然领先，HLE-with-tools和CritPt等评测则由参数量更大的前沿模型主导。Sage-A1.5的定位很清晰：以3B级活跃参数，在开源智能体模型中争夺性价比之王。

两处关键升级：编排层与验证协议

相比前代Agents-A1，Sage-A1.5带来了两处架构级变化。其一是新增的编排层（orchestration layer），负责协调多个子智能体分工协作，处理复杂的多步骤任务；其二是验证协议（verification protocol），通过在系统提示词中加入”Verification protocol:enabled”标记开启。

验证协议的设计思路值得注意：它把”验证”变成模型自身的内生能力——模型自适应地决定何时验证、验证什么、并基于验证结果决定如何继续，而不是由外部框架按预设规则触发和执行。实测数据显示，开启验证协议后，BrowseComp得分从81.0进一步提升到85.5，同时输出token减少5.52%、交互轮次减少3.15%，实现了准确率与效率的双赢。

沐曦Day 0适配：发布首日即跑在国产GPU上

同一天，沐曦股份宣布旗下曦云C系列GPU完成对Sage-A1.5的Day 0适配，成为率先支持该模型的国产算力平台。所谓Day 0适配，意味着模型在发布首日即可在国产算力底座上运行与迭代，开发者无需等待漫长的移植周期。

适配的广度同样值得关注：通过FP8和4-bit量化，Sage-A1.5的活跃参数足迹可压缩至3B级别，可运行目标覆盖NVIDIA A100到B200、AMD MI300X、华为昇腾910B/910C，以及苹果M系列芯片（经由LM Studio、llama.cpp或MLX）。国产算力与国际主流硬件同处首发支持名单，是国产GPU生态成熟度的重要信号。

背景：上海AI实验室的科学智能版图

Sage-A1.5并非孤立的产品发布。今年3月，上海人工智能实验室发布了”AGI4S珠穆朗玛计划”，目标是构建中国的科学智能中枢，其技术底座是”通专融合”的SAGE架构——万亿参数科学多模态大模型Intern-S1-Pro正是基于该架构打造，采用512专家、每次激活8专家的MoE设计。Sage-A1.5延续了这条”大参数、稀疏激活、面向科学任务”的技术路线，只是把战场从科学多模态理解延伸到了智能体执行。

从行业视角看，2026年的模型竞争正在从”参数规模”转向”智能体能力”：各家每周都在推出新的编排与验证架构。Sage-A1.5的差异化在于把验证内化为模型能力，而非依赖外部脚手架——这与”验证即学习”的思路一脉相承。

影响与展望

对开发者而言，Sage-A1.5的发布意味着一个开箱即用的高性价比智能体底座：35B总量、3B活跃、量化后可在消费级与国产硬件上运行，BrowseComp 81.7分的水平足以支撑深度研究、代码助手等真实场景。

对国产算力生态而言，沐曦的Day 0适配是一个标志性事件：国产GPU从”事后追赶适配”走向”与全球模型发布同步”。当越来越多的新模型在发布首日就能跑在国产芯片上，生态的飞轮才算真正转起来。

接下来值得观察的是Sage-A1.5在长周期科学问题上的实际表现——这正是它立项的初衷。基准分数只是入场券，能否在真实科研流程中稳定解决”长周期”任务，将决定这款模型的真正分量。