腾讯T1专攻Agent长任务：连续操作300多轮，跑分涨20分

腾讯把 Qwen3.5-122B-A10B 专门拿去练终端 Agent，做出了 T1。它主要处理 Linux 终端里的复杂任务，单个任务最多能连续调用工具 300 多轮。Terminal-Bench 2.1 得分从底模的 43.8% 升到 64.0%，涨了 20.2 分。这 20.2 分里，大头来自强化学习。SFT 只把分数拉到 49.4%，后面的强化学习又涨了 14.6 分。团队准备了约 1.5 万个终端任务，每个任务都配有自动测试。Agent 没把整个任务做完，只要完成了其中一些要求，也能拿到相应奖励。长任务还有一个麻烦。Agent 真正干活和之后拿这段经历训练时，同一句内容可能被重新切成不同 token，MoE 也可能换一批专家处理。T1 会把当时生成的 token 和选中的专家都记下来，训练时直接照着重放，把这种训推偏差压低了约三分之一。[原文链接](动察 Beating AI 快)