GVS5H:五个 Qwen3.8-27B 实例在 LiveCodeBench Hard 上追平 Claude…
GitHub - slee-persis/GVS5H: GVS5H: Five Qwen3.8-27B Models Match Claude Fable 5 on LiveCodeBench Hard | Fable 5 Level Coding for a Fifth the Price - or on a Single GPU · GitHub
AI 导读
GitHub 项目 GVS5H 提出免训练的 ledger-based zero-shot self-orchestration 方法,让同一模型的多个新实例通过共享文件系统(存放计划、笔记和当前解)拆解问题并协作。在 100 道最新 LiveCodeBench Hard 题上,该方法在固定后端最高带来 25.6 个百分点的提升:编排后的 Qwen3.8 Flash Next 达到 93.0% pass@1,高于 Fable 5 的 90.4%,成本为其 9%;本地部署的开源 Qwen3.8-27B 从 66.8% 升至 92.4%。作者也指出提升并非普遍,部分模型持平或更差,转录分析将增益归因于任务拆解与持久上下文。
推荐理由
AI 评分 55
该方法用共享文件系统让同一模型的多个实例协作,在 LiveCodeBench Hard 上把开源权重模型的通过率大幅拉高,也给出了成本对比。
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