ZGCM-1 发布：全开放 7B 数学推理与 agentic search 基础模型，并公开端到端训练资产

中关村人工智能研究院等团队发布 ZGCM-1，一个从零训练的 7.39B dense foundation model，面向 mathematical reasoning 与 tool-assisted agentic search。系统支持 256K context，结合 hybrid attention、FP8 Muon、progressive long-context mid-training，以及把交互轨迹重构为 MDP 的训练流程。论文还描述 agent swarms 参与 cluster operations、data curation 与快速诊断评测；项目公开 pre-/mid-/post-training weights、中间 checkpoints、训练代码、分阶段数据与 recipes 以及 W&B logs。