# dots studio 開放 dots3-note preview 權重，512K context 支援跨模態長期 Agent 任務

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> 原作者：dots studio (@dotsstudioai) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-08-15

> 原始來源：https://x.com/dotsstudioai/status/2088083314855018521

## 證據與延伸閱讀

- [dots studio 開放 dots3-note preview 權重，512K context 支援跨模態長期 Agent 任務。](https://studio.dots.ai/dots/dots3-en.html) — 官方文件

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## 中文摘要

dots studio 開放 dots3-note preview 權重，512K context 支援跨模態長期 Agent 任務。

**核心發布** dots3-note preview 是 dots3 系列目前最輕量的模型，採用 280B 參數的 MoE 架構，每次啟用 16B 參數，能處理文字、圖片、影片與音訊，並輸出文字。模型針對推理、程式碼生成、工具使用、探索陌生環境與長期更新記憶進行最佳化，官方稱其在多項推理、agent 與跨模態評測中，可與大數倍的模型競爭。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/e540f56159cbd252.jpg)
> dots3-note Preview 在推理、Agent 與多模態評估等多項基準測試中與更大型的模型展現出競爭力，在各 benchmark 表現各有高低。

**訓練方法** 模型引入 TEMPO（Test-time-scaled Value Estimation with Macro-step Policy Optimization），把超長任務拆成多個 macro-step，讓同一個 agent 在行動者與評估者之間切換，透過 test-time reasoning 預估後續回報，再於任務完成前更新策略。官方在 ARC-AGI-3 測試中表示，TEMPO 平均分數比 baseline checkpoint 高 31.5%，比 GRPO 高 20.6%；模型也能在陌生環境中觀察、提出並驗證假設，再把經驗寫入記憶。dots studio 另稱，內部 harness 曾協助模型在 IMO 2026 取得官方認證的 42/42 滿分與金牌。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/c6b2ac72180c333a.jpg)
> dots3-note Preview 在各項多模態評測中展現出與更大規模模型競爭的實力，例如在 Charxiv-RQ 以 83.1 分與 Seed 2.1 turbo 持平，並在 SimpleVQA 及 MMAU-Pro 逼近領先模型。

**開放資源** 權重以 Apache License 2.0 發布，可從 [Hugging Face](https://huggingface.co/dots-studio/dots3-note-prev) 取得，程式庫則在 [GitHub](https://github.com/studio-dots-ai/dots3-note-prev)。團隊同步推出兩個評測環境：VibeSearchBench 有 20 個領域、200 項任務，測試逐輪揭露需求的多輪搜尋；VibeLifeBench 涵蓋 10 個領域、20 項任務，每項跨越 20～30 個階段，並以 1,247 項原子檢查評估狀態一致性、工具執行與最終成果。

**限制與後續** 官方強調這仍是 preview，強化學習尚未完成，在幻覺抑制、文字與跨模態能力平衡及整體穩定性方面仍有不足。文中展示的 real-life 任務也都在模擬環境執行；要可靠進入真實世界，還需要穩健的 harness、連接器、資料來源、安全與權限機制，以及完整產品設計。科技說明見 [Tech blog](https://studio.dots.ai/dots/dots3-en.html)。

## 標籤

新產品, LLM, Agent, dots3-note