Apodex：开源深度研究 harness，基于 Qwen 3.5 35B A3B 微调

近日，Reddit r/LocalLLaMA 板块用户注意到一款名为「Apodex」的开源项目正在准备 AMA（Ask Me Anything）活动，随即引发社区讨论。这款工具于约三天前开源，被定位为「深度研究 harness（深度研究框架）」，旨在为大模型提供系统化的研究型任务支持能力。

模型来源与技术构成

根据项目方在官方主页和博客中披露的信息，Apodex 的核心模型是一个针对深度研究场景微调的版本，基于 Qwen 3.5 35B A3B 架构。Qwen 3.5 35B A3B 是阿里通义千问系列中采用 MoE（混合专家）思路的版本，其总参数规模为 350 亿，但每次推理仅激活约 30 亿参数，属于典型的「小激活、大容量」轻量化路线。Apodex 在此基础上针对深度研究任务做了进一步微调，试图在效率与能力之间取得平衡。

性能声明与社区疑问

项目方在最新版本中宣称，其表现「在多数场景下可比肩前沿模型（frontier models）」。这一说法对一款仅 3B 激活参数的模型而言相当大胆，因此也引发社区讨论：一方面，30 亿激活参数要达到前沿模型水准，必须依赖高质量微调与 harness 工程优化；另一方面，官方并未明确披露用于对比的前沿模型具体名单及对应的 benchmark 设置，使得这一声明的可验证性打了折扣。

可试用性与后续关注点

目前用户可在 Apodex 官方主页直接体验其能力，官方博客也提供了较长篇幅的技术说明。不过，由于该项目在社区曝光度仍较低，加之缺乏同行或独立第三方的评测数据，关于其在不同研究任务上的真实表现、与现有深度研究框架（如 OpenAI Deep Research、Gemini Deep Research 等）的横向对比，仍有待 AMA 活动及更多公开 benchmark 验证。对于关注本地部署、轻量激活模型路线的开发者而言，Apodex 是一个值得跟踪的样本。

• 模型基础：Qwen 3.5 35B A3B 微调
• 激活参数：约 30 亿
• 项目类型：开源深度研究 harness + 模型
• 当前状态：官方主页可试用，AMA 活动筹备中