Platz 33 im Vergleich
Agents-A1
InternScience (Shanghai AI Lab) · China · veröffentlicht 29. Juni 2026
Ein 35-Mrd.-MoE aus der Forschung, das durch langes Reasoning und agentisches Arbeiten auf seinen Zielbenchmarks mit Billionen-Parameter-Systemen mithält. Spezialist für mehrstufige Recherche- und Wissenschaftsaufgaben, kein schneller Allrounder.
Zur offiziellen ModellseiteBewertung im Detail
Gesamtnote aus 3 gewichteten Dimensionen. Artificial Analysis hat das Modell noch nicht gemessen. Die Leistung beruht auf unserer Schätzung von 4 Punkten auf derselben Skala, abgeleitet aus den Werten des Herstellers mit einem Abschlag für die fehlende Messung. Das stärkste Modell im Vergleich, Kimi K3.1 Pro, hat 46. Wie wir bewerten
Fähigkeitsprofil
Wo Agents-A1 stark ist, über 6 Säulen auf einer Skala von 0 bis 100. Die gestrichelte Linie ist der Median aller 35 Modelle im Vergleich. Wie die Säulen entstehen
| Säule | Wert | Grundlage |
|---|---|---|
| Programmierung | 78 | benchmarkbelegt |
| Mathematik & Logik | 82 | redaktionelle Einschätzung |
| Wissen | 84 | benchmarkbelegt |
| Deutsch & Sprache | 78 | redaktionelle Einschätzung |
| Agentik & Werkzeuge | 85 | benchmarkbelegt |
| Langer Kontext | 82 | redaktionelle Einschätzung |
Ein belegter Wert stammt aus den Benchmarks unten. Von jedem Ergebnis ziehen wir ab, was bloßes Raten erreichen würde. Den Rest rechnen wir auf 0 bis 100 um und mitteln bei mehreren Benchmarks je Säule. Bei Säulen mit der Kennzeichnung "Einschätzung" lag kein vergleichbarer Benchmark vor. Dort ordnen wir selbst ein. Wie die Säulen entstehen, steht auf der Übersichtsseite.
Steckbrief
Was offene Gewichte, Parameter, Token, Quantisierung und GGUF bedeuten, erklärt die Übersicht.
- Architektur
- Mixture-of-Experts
- Parameter
- 35 Mrd. gesamt, 3 Mrd. aktiv je Token
- Kontextfenster
- 256K TokenFür lange, mehrstufige Agenten-Abläufe ausgelegt (Trainings-Trajektorien um 45K Token je Aufgabe).
- Lizenz
- Apache 2.0
- Eingabe
- Text
- Lokaler Betrieb
- Workstation mit ~40 GB Speicher oder Mac mit viel Unified Memory (M5 Max); Q4 auch auf einer 24-GB-GPU
- Bei EU-Hostern
- SeltenNoch kein EU-Hoster bestätigt, nur der Betrieb auf eigener Hardware (SGLang/vLLM)
Feinabstimmung auf Basis von Qwen3.5-35B-A3B (3 Mrd. aktive Parameter aus der Basisarchitektur). Aktivwert vom Hersteller nicht separat beziffert.
Wo läuft das Modell in der EU
Für dieses Modell ist keiner der Anbieter aus unserer Übersicht der KI-Hoster aus Europa im Steckbrief belegt.
Benchmarks
Die folgenden Werte sind Hersteller-Angaben. Eine unabhängige Messung lag zum Stand dieser Seite nicht vor.
Was Agents-A1 auf unserer eigenen Hardware geleistet hat, steht im Beitrag Agents-A1: Das KI-Modell, das sich Zeit zum Nachdenken nimmt.
Was es gut kann
- Laut Hersteller-Benchmarks (GAIA, BrowseComp, IFBench) bei agentischen Aufgaben auf dem Niveau von 1-Billion-Parameter-Modellen, bei nur 35 Mrd. total und 3 Mrd. aktiv
- Apache-2.0-Lizenz, läuft lokal und damit ohne Cloud DSGVO-konform
- In unserem eigenen kleinen Coding-Test fehlerfrei, wo das gleich große Basis-Qwen patzte
Wo es hakt
- Langes Reasoning vor der Antwort (tausende Denk-Token, Minuten pro schwerer Aufgabe), nichts für schnelle Chats
- Alle Benchmarks vom Hersteller auf teils eigenen bzw. nischigen Suiten, keine unabhängige Verifikation
- Spezialist für lange, mehrstufige Aufgaben; noch kein EU-Hoster, nur Betrieb auf dem eigenen Server
Quelle: Offizielle HF-Modellkarte InternScience/Agents-A1 und arXiv 2606.30616, Juni 2026. EU-Hoster an den Katalogen der Hoster aus unserer Hostertabelle geprüft am 01.10.2026 · Stand der Recherche 1. November 2026 · Leistung aus dem Intelligenz-Index von Artificial Analysis, die übrige Bewertung von neuost