モデル・開発
IQuest-Q1を公開
原題: IQuest-Q1
コーディングエージェント向け320B MoEモデル
IQuestは2026年9月29日、エージェント型コーディング、推論、複数段階のツール利用向けモデル「IQuest-Q1」をHugging Faceで公開しました。
モデルは約3200億の総パラメータを持つMixture of Experts構成で、1トークン当たり約150億パラメータを有効化します。
コンテキスト長は524,288トークンで、入力はテキストに対応します。
ウェイトはHugging Faceから取得でき、Transformers、SGLang、vLLM、Docker Model Runnerによる実行手順が示されています。
SGLangとvLLMでは、推論内容とツール呼び出しを解釈するIQuest-Q1向けパーサーを利用します。
OpenAI互換Chat Completions APIとしてセルフホストする例も掲載されています。
Claude Codeとの接続にはAnthropic Messages、Codex CLIとの接続にはOpenAI Responsesを扱えるゲートウェイが必要です。
ライセンスはApache 2.0などではなく、配布ページの独自「IQuest-Q1 License」が適用されます。
モデルカードのベンチマークにはIQuest自身の評価や他社公表値が含まれ、独立評価ではありません。
提供元は、実際のCLI作業で制約を見落とす、失敗を繰り返す、作業を未完了のまま残す可能性があり、人による確認が必要だと説明しています。