AW1 phân tích yêu cầu, ràng buộc, dữ kiện thiếu và kết quả cần bàn giao trước khi chọn cách xử lý.
Public-log backed AI agent model
AW1 là model agent của AWAI.
AW1 được xây dựng để suy luận, gọi công cụ, kiểm chứng nguồn, ghi nhớ ngữ cảnh và hoàn tất tác vụ nhiều bước trong một workspace thống nhất. Năng lực của AW1 được công bố qua log kiểm chứng: production independence đã PASS, runtime latest PASS và hàng đợi cải thiện bắt buộc hiện không còn blocker.
PASS production independence
Public log ghi nhận verdict độc lập production của AW1 đã PASS.
AWLLM canary 100%
LMDeploy 7B public canary active 100%, có rollback và gate an toàn.
Self-evolution gated
Student adapter đã qua runtime eval nhưng chưa promote vào production weights.
Reasoning
Suy luận, phân rã mục tiêu và chọn chiến lược trả lời.
Source
Truy xuất, ràng buộc nguồn và chống nguồn giả.
Eval
Kiểm thử runtime, SSE, citation, memory và final judge.
Rollback
Canary, kill switch và rollback trước mọi thay đổi lớn.
aw1
AWLLM agent runtime
Năng lực AW1
AW1 không được giới thiệu bằng lời hứa mơ hồ. Trang log public ghi nhận các lớp năng lực đã qua kiểm thử: runtime SSE, source grounding, memory fact pack, citation freshness, source fake guard và final judge.
Log mới nhất ghi nhận các event bắt buộc như quick answer, source-bound deep answer, judge final và final done đều hiện diện.
Khi cần nguồn, AW1 đi qua lớp binding và kiểm tra nguồn giả, giúp câu trả lời bám căn cứ thay vì chỉ dựa vào trí nhớ model.
Hệ thống duy trì gói sự kiện và dữ kiện có schema, cache hit được quan sát và kiểm tra thiếu trường trước khi dùng lại.
Kết quả cuối được đưa qua lớp judge final và no-fake-pass policy để giảm rủi ro tự công bố thành công khi chưa có chứng cứ.
AW1 được đặt trong môi trường thao tác có trạng thái, phù hợp cho nghiên cứu, code, tài liệu và workflow nhiều lượt.
AWLLM engine
AWLLM là lớp runtime/engine phía sau AW1, được vận hành theo mô hình canary và public receipt. Theo progress report ngày 10/07/2026, LMDeploy 7B public canary đang active 100%, candidate eval pass rate đạt 94.87%, timeout và leak đều bằng 0.
1
Canary trước
Candidate runtime được đưa vào luồng canary để quan sát route, lỗi định dạng, timeout, leak và 5xx trước khi mở rộng.
2
Gate an toàn
Các gate gồm public latest PASS, queue rỗng, active blockers rỗng, lifecycle sạch và chỉ số lỗi bằng 0.
3
Rollback sẵn sàng
Runtime giữ rollback path và kill switch; các thay đổi production weights hoặc full replace không được thực hiện khi chưa đủ gate.
4
Không fake PASS
Receipt công khai yêu cầu no_fake_pass: PASS chỉ hợp lệ khi các receipt tham chiếu và public-reader check cùng đạt.
Ứng dụng thực tế
AW1 phù hợp cho workflow cần trợ lý biết suy luận, thao tác, kiểm chứng và duy trì ngữ cảnh. Các năng lực đang được mở rộng theo từng domain, với overall AW1 progress công khai ở mức 36.0% trong report mới nhất.
Nghiên cứu và tổng hợp
Tìm thông tin, so sánh nguồn, tóm tắt insight, lập báo cáo và chuyển dữ liệu thô thành kết luận có căn cứ.
Hỗ trợ vận hành doanh nghiệp
Soạn email, phân tích yêu cầu khách hàng, chuẩn hóa quy trình, tạo checklist và hỗ trợ quyết định nội bộ.
Lập trình và tự động hóa
Giải thích code, viết script, rà lỗi, đề xuất kiến trúc và hỗ trợ triển khai tác vụ kỹ thuật có kiểm thử.
Sáng tạo nội dung
Lên ý tưởng, viết bản nháp, chuyển giọng văn, tạo outline, biên tập nội dung và chuẩn bị tài sản truyền thông.
Định vị model
Bảng đối sánh giúp đặt mục tiêu AW1 MoE trong tương quan với các model open-weight và closed/API thế hệ mới. AW1 MoE 4 mục tiêu hiện chưa hoàn thành; các con số được dùng như mục tiêu kiến trúc và tiêu chuẩn cạnh tranh cần đạt qua public log, eval gate và canary.
| Model | Tổng tham số | Active/token | Context | Trạng thái |
|---|---|---|---|---|
| AW1 MoE 4 mục tiêu | ~90-100B | ~30-35B top-1 | 32K production, 64K mục tiêu | Chưa hoàn thành |
| Qwen3.5-35B-A3B | 35B | 3B | 262K native, ~1.01M mở rộng | Open-weight, multimodal |
| Qwen3.5-397B-A17B | 397B | 17B | 262K native, ~1M dịch vụ | Open-weight, multimodal |
| DeepSeek V4 Flash | 284B | 13B | 1M | Open-weight |
| DeepSeek V4 Pro | 1.6T | 49B | 1M | Open-weight |
| GPT-5.6 Sol | Không công bố | Không công bố | 1.05M, output tối đa 128K | Closed/API |
| Claude Fable 5 | Không công bố | Không công bố | 1M, output tối đa 128K | Closed/API |
Tự tiến hoá có kiểm soát
AW1 có cơ chế học từ queue lỗi, tạo candidate, chạy eval và chỉ promote khi đạt gate. Trạng thái mới nhất cho thấy queue cải thiện bắt buộc đã rỗng, nhưng adapter học sinh vẫn ở trạng thái runtime-eval-pass, chưa promote vào production.
Model progress
36.0% overall AW1
Report public ngày 10/07/2026 chia tiến độ theo 7 domain: Core Intelligence, Agent Cognition, Tool Action Layer, Memory Knowledge, Learning System, Evaluation Alignment và Product Deployment.
Hard blockers0
Required queue0
Optional engine itemSGLang SM86
Khả năng tự tiến hoá của AW1 được thiết kế theo nguyên tắc không tự ý đổi production weights, không tự full-replace backend và không tự promote adapter nếu chưa có chứng cứ đạt gate.
- Đóng các lỗi đã xác minh vào model improvement queue và publish receipt công khai.
- Chạy eval cho runtime, source, memory, citation, safety và final judge trước khi tăng phạm vi.
- Giữ rollback/killswitch cho canary; mọi thay đổi có rủi ro phải đi qua approval và bằng chứng mới.
Bắt đầu làm việc với AW1
Mở AW1 Agent Workspace để trò chuyện với model, đưa ngữ cảnh công việc vào hệ thống và thử các tác vụ cần suy luận, nguồn, công cụ hoặc kết quả đa bước.