Obsessive-1.7B 网页搜索子智能体发布
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开发者 MuzafferMahi 基于 LFM3-1.7B 微调出 Obsessive-1.7B，定位为更大模型下的网页搜索子智能体，而非聊天模型：接收一个事实性问题、调用一次 web_search，返回简短答案、逐字引用和 URL，找不到时回答 Not found in the search results。模型仅支持英文、每段对话只处理一个问题，以 GGUF 形式发布在 Hugging Face，可用 llama-server 运行，沿用基座的 LFM Open License。 作者称，在 131 道 SimpleQA 固定结果基准上，答案存在时命中率从基座 50% 升至 94%，答案不存在时说 not found 从 0% 升至 100%，编造答案从 10% 降至 0%，每题中位耗时从 5.1 秒降至 2.0 秒。训练用 LoRA rank 16、约 9k 条工具调用对话，在 RTX 4060 笔记本上完成。
AI 根据报道生成 · 28 分钟前更新
报道时间线
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- Reddit · r/LocalLLaMA精选Obsessive-1.7B 发布：1.1 GB 的网页搜索子智能体
作者基于 LFM3-1.7B 微调出 Obsessive-1.7B，只做一件事：接收事实性问题、调用一次 web_search，返回简短答案、逐字引用和 URL，找不到时回答 Not found in the search results。在 131 道 SimpleQA 固定结果基准上，答案存在时命中率从基座 50% 升到 94%，不存在时说 not found 从 0% 升到 100%，编造答案从 10% 降到 0%，每题中位耗时从 5.1 秒降到 2.0 秒。训练用 LoRA rank 16、约 9k 条工具调用对话，在 RTX 4060 笔记本上完成，权重以 GGUF 形式发布在 Hugging Face，可用 llama-server 运行。
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