InternScience ha publicado en Hugging Face Sage-A1.5, un modelo de lenguaje de 35 mil millones de parámetros diseñado específicamente para la resolución de problemas científicos de largo alcance. Basado en Qwen3.6 y Agents-A1, este modelo agéntico introduce capacidades de orquestación paralela, verificación interna y descubrimiento científico abierto, permitiendo a la IA no solo responder preguntas, sino también planificar, revisar su propio razonamiento y ejecutar investigaciones exploratorias.
El modelo destaca por su capacidad de delegación de tareas entre subagentes con contextos aislados y su modo de verificación, que permite al sistema pausar su ejecución para validar evidencias y ajustar su estrategia sin intervención externa. Además, soporta el uso nativo de herramientas, integrando APIs, intérpretes de código y motores de búsqueda. En pruebas comparativas, Sage-A1.5 supera a sistemas de frontera como Kimi-K3, GLM-5.3 y GPT-5.6-sol en métricas clave como XBench-DS-2510 (92.0) y GAIA (95.1), posicionándose como una alternativa competitiva en la clase de 35B parámetros. La documentación incluye guías para su integración mediante Transformers, vLLM, SGLang y Docker, facilitando su despliegue en entornos locales y en la nube.