Qwen-AgentWorld：面向通用智能体的语言世界模型

Qwen 团队发布 Qwen-AgentWorld，一个以环境建模为训练目标的原生语言世界模型，在单个模型中模拟 MCP、Search、Terminal、SWE 及 GUI 域（Web、OS、Android）共七个域。模型使用超 1000 万条真实交互轨迹训练，在 AgentWorldBench 上以 Qwen-AgentWorld-397B-A17B 版本达最高模拟质量，超越 GPT-5.4、Claude Opus 4.8 和 Gemini 3.1 Pro。同时发布评测基准 AgentWorldBench。该模型可作为解耦环境模拟器用于智能体 RL 训练，也可作为统一智能体基础模型，经 LWM 预热后无需智能体 RL 微调即可迁移。模型和基准已开源在 Hugging Face 和 ModelScope。