Microsoft 提出协同进化方法,将 Qwen3.5-35B-A3B 编码基准解决率从 57.8% 提升至 64.8%
Microsoft 这篇把 harness 和模型一起做协同进化,Qwen3.5-35B-A3B 三个编码基准解决率从 57.8% 拉到 64.8%,还能用 Opus 4.8 当提出者把经验迁移给小模型。
Microsoft 这篇把 harness 和模型一起做协同进化,Qwen3.5-35B-A3B 三个编码基准解决率从 57.8% 拉到 64.8%,还能用 Opus 4.8 当提出者把经验迁移给小模型。
中国开源模型Kimi K3编码能力比Claude和GPT还强,价格却便宜好几倍,做长上下文编程选它准没错。
OpenAI发文说SWE-Bench Pro这个编码基准有噪声问题,做评估的得留个心眼。
Grok 4.5每百万token才2美元,编码虽不如Fable 5但便宜到可以忽略差距,性价比碾压。
DeepSeek 拿 Pro Max 模式在 LiveCodeBench 等三大编码基准上直接碾压 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6,分数拉满,但还没开放下载,先来围观一下。
GLM 5.2 在编码基准上干掉了 GPT-5.5,开源里最强,值得关注。
做 AI 编程评估或关注模型实际能力的开发者,这个新基准直接戳中了当前模型的软肋——代码能跑但不可维护,值得看看你的模型能拿几分。