五Qwen3.8-27B模型团队在LiveCodeBench Hard上超越Fable 5
基于GVS5H方法,五个Qwen3.8-27B模型通过Memdoor多智能体工作流协作,在LiveCodeBench Hard前十个问题上五轮平均得分9.8/10,超过Fable 5单独使用的8.0分。
Fable 5 是 Anthropic 推出的模型,常被用作前沿模型性能对比的基准。近期报道中,Mozilla 报告指出 Moonshot AI 的 Kimi K3 在综合指数上比 Fable 5 低三分,成本约为其 30%;一篇论文显示,在 LiveCodeBench 难题上,多个 Qwen3.8-27B 模型经 ledger 式零样本自编排后与 Fable 5 持平;r/LocalLLaMA 上有用户询问 Fable 5 的 GGUF 量化版本何时发布。
基于GVS5H方法,五个Qwen3.8-27B模型通过Memdoor多智能体工作流协作,在LiveCodeBench Hard前十个问题上五轮平均得分9.8/10,超过Fable 5单独使用的8.0分。
r/LocalLLaMA上一则简短帖子询问Fable 5的GGUF量化版本何时可用,帖中未提供任何细节或官方消息。反映本地推理用户对新模型量化的期待。
一篇论文及配套代码库提出“基于账本的零样本自我编排”:同一模型的多个新实例通过共享文件系统分工协作解题。在最新的100道高难度LiveCodeBench题目上,该方法在固定后端最多提升25.6个百分点;编排后的Qwen3.8 Flash Next达到93.0% pass@1,超过Fable 5的90.4%,成本仅为其9%;本地开源Qwen3.8-27B从66.8%升至92.4%。作者称部分模型没有提升甚至变差。
Mozilla 报告称,中国开源权重模型与美国前沿模型的差距缩小至约 4.4 个月。报告指出 Moonshot AI 的 Kimi K3 在综合评分上仅落后 Anthropic 的 Fable 5 三分,但成本约为其 30%,表明多数常规工作可优先使用开源模型。