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研究:复杂编码代理框架增成本但难提通过率

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AI 综述

Liu 和 Han 的研究用五个模型(Qwen3.6、Qwen3.8、Deepseek-V4-Flash、GLM-5.3-Flash、HY4-Preview)在 SWE-bench Verified 的 45 道最难任务和 447 道任务池上,对比 Claude Code、OpenCode 与 mini-SWE-agent 三种编码代理 harness,发现更复杂的 harness 提高成本但并不提升任务通过率。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月24日
  1. The Decoder
    研究称复杂编码 Agent harness 提高成本但不提升通过率

    Liu 和 Han 的研究用 Qwen3.6、Qwen3.8、Deepseek-V4-Flash、GLM-5.3-Flash、HY4-Preview 等五个模型在 SWE-bench Verified 的 45 道最难任务和 447 道任务池上对比 Claude Code、OpenCode 与 mini-SWE-agent。

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1010月24日 18:00
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