@mukundzha6 发布 Hazzel（github.com/mukundzha/hazzel）：约 1 万行 Python 的极简终端编码智能体，强调改文件前展示 diff、支持撤销与项目级命令；自带密钥（BYOK）与本地 Ollama，无订阅。定位为可看清、可回滚的本地编码助手，而不是黑盒自动改仓库。
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说明：本文由 AICoder 编辑部借助 AI 工具整理撰写，依据文中注明的官方及媒体来源，并按人工制定的采编标准核对事实与数字；厂商自报的数据已标明出处。
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开源 AI 实验室 Ornith 团队正式发布 Ornith-1.5-122B 混合专家推理模型，并在 MIT 宽松协议下完全开源。该模型专门面向单节点 GPU 服务器（如单台 DGX）设计，提供包括 FP8、GGUF 与 MLX 在内的全套量化版本，已同步上架 Ollama（ornith-1.5:122b）与 vLLM/SGLang 运行时。在权威基准评测中，Ornith-1.5-122B 展现出媲美超大规模闭源模型的编程与智能体能力：在 OpenHands 评测框架下，SWE-bench Verified 达到 84.5 分，SWE-bench Pro 斩获 76.9 分（相较 Qwen3.8-Flash-Next 的 43.9 分取得跨越式领先），TerminalBench 达 81.2 分，MCP-Atlas 达到 74.6 分。
终端智能体（Terminal Agents）在长程命令行交互中常难以将局部进展转化为最终任务通关。腾讯 AI Lab 与新加坡国立大学联合提出 Terminal-RSI，通过交替执行已验证轨迹的递归自重写（RSR）与继承 Critic 状态的递归策略精炼（RPR），结合跨轮次跳过观测的 TB-GAE 优势估计，基于 Qwen3.8-27B 历经五阶段演化后在 Terminal-Bench 2.1 斩获 86.52%、Hard 达 79.00%，LHTB 严格通关数从 0/46 跃升至 5/46。
随着终端智能体（Terminal Agents）从常规软件开发向生物信息、量子化学及天体物理等复杂科学垂直领域纵深渗透，如何构建高保真且具备确定性验证能力的训练环境成为了业界最大的工程死穴。传统手工编写特定领域任务与断言不仅成本高昂，且规则极难复用。来自清华大学与腾讯的研究团队提出了革命性的自监督框架 SWR（Software-in-the-Loop Reconstruction，arXiv:2610.02710）：直接利用工业界与科研界成熟现存的软件工作流（Executable Software Workflows）作为真实真值源，通过自动化输入配置扰动将测试集切分为公开观测与隐藏评测。智能体在仅看到输入模式与部分输入输出对的黑盒条件下，自主逆向重构出全功能可编辑脚本程序；再由多级层级验证器（结合语义断言、结构合法性与防捷径反作弊检查）在隐藏配置上进行绝对真值校验。团队在跨越 6 大科学领域的 500 个真实工作流与 46 个知名软件家族上落地 SWR，采集并清洗了 1,422 条高难度通关轨迹（扩增至 3,000 条训练集）。微调 Qwen3.8-27B 后，模型在权威基准 Terminal-Bench 2 上的平均得分由 47.94% 飙升至 53.56%，在全部对比对照组中全面斩获第一。
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