Xitoy startapi Apex Intelligence 2026-yil iyun oyida tashkil etilgan boʻlib, 28-oktabrda oʻzining birinchi modeli boʻlgan Apex-35B-V1.0 ni taqdim etdi. Ushbu modelning vaznlari Hugging Face platformasida mavjud. Model Alibaba tomonidan ishlab chiqarilgan Qwen3.6-35B-A3B asosida qurilgan va kodlash, agentlar ish oqimlari, umumiy vazifalar, shuningdek sunʼiy intellekt, hisoblash fanlari va robototexnika simulyatsiyasi sohalaridagi tadqiqotlarga qaratilgan vositachilik va keyingi oʻqitish orqali qoʻshimcha ravishda takomillashtirildi.
Kompaniyaning asosiy eʼtibori modelning hajmi emas, balki uni yaratish usullari bilan bogʻliq. Apex Intelligence oʻzining avtomatlashtirilgan tadqiqot tizimi Apex Research nomli tizimining oʻquv maʼlumotlarini yaratish, tajribalar oʻtkazish, oʻquv rejasi ishlab chiqish, shuningdek GPU yadrolarini va inferensiya tizimini optimallashtirishda ishtirok etganini taʼkidlaydi.
Misol sifatida kompaniya Apex Research modellaridagi hisoblash gidrodinamikasi vazifalaridagi zaiflikni aniqlagan holatni keltirdi. Tizim modelning fikrlashdagi kamchiliklarning sabablarini tahlil qildi, soʻngra yangi oʻquv maʼlumotlarini yaratib, tekshirdi, ular keyingi oʻqitishda ishlatildi. Kompaniyaning ichki sinovlariga koʻra, bu sikl CFD-Bench modelining koʻrsatkichini 32,1 ballga oshirishga imkon berdi. Bundan tashqari, Apex Intelligence AI tomonidan boshqariladigan optimallashtirish oʻquv quvvatini 45% dan 60% gacha oshirgan va dekodlashni 1,6–1,8 baravar tezlashtirganini xabar qiladi.
Chiqarilgan paytdagi barcha benchmark natijalari kompaniyaning oʻz bahosi natijasida olingan. Ushbu maʼlumotlarga asoslanib, Apex Intelligence Apex-35B-V1.0 ning Qwen3.6-35B-A3B va Recursive SuperIntelligence ning Flint modelidan koʻrkamligini oltita taqdim etilgan tadqiqot benchmarklarida ham, GLM-5.3 dan FrontierScience va PaperBench testlarida ham yaxshiroq natijalar koʻrsatayotganini, inson uchun murakkab boʻlgan BioMysteryBench boʻlinmasida DeepSeek-V4.1-Flash-1017 dan ustun turishini va solishtirilayotgan modellardagi eng yuqori BFCL V4 ballini koʻrsatayotganini taʼkidlaydi.
Ikki robototexnika sinovida, RoboRSI va Real2Sim, model mos ravishda 44,5 va 21,55 natijalarini koʻrsatdi, bu GLM-5.3-Flash ning kattaroq modeli (52,4 va 21,4) koʻrsatgan natijalariga yaqin.
Real2Sim testi modeldan bitta fotosurat asosida ishlaydigan fizik simulyatsiyani tiklashni talab qiladi: obʼektlarni aniqlash, oʻxshash vizual va fizik xususiyatlarga ega simulyatsiya resurslarini tanlash va robot harakatlarini sinovdan oʻtkazish uchun ularning joylashuvini qayta yaratish kerak. RoboRSI esa modelning vizual qayta aloqa asosida kod yozish va tuzatish orqali simulyatsiya qilingan robotlarni boshqarish qobiliyatini baholaydi.
Kompaniya Tsinghua universiteti AI kollejining doʻstori Chen Yunchao tomonidan asos solingan. U bu ishni rekursiv oʻz-oʻzini takomillashtirish sifatida tasvirlaydi — bu yerda AI tizimlari oʻzining varislarini yaratishga yordam beradi. Tencent Technology bilan suhbatida u AI tadqiqotlarni bajarishda aniq taraqqiyotga erishganini, ammo unga hali ham qaysi muammolar bilan shugʻullanish arziydi, shuni aniqlash qobiliyati, yaʼni «tadqiqot lazzati» yetishmayotganini taʼkidladi.