Together AI 实测 DeepSWE:DeepSeek-V4 Flash 0731 对比 GPT-5.6 Luna 的成本与编码表现
Together AI 在 113 个 DeepSWE 任务上对比 DeepSeek-V4 Flash 0731 与 GPT-5.6 Luna:Luna pass@1 为 67.2%,DeepSeek 为 53.3%,但 DeepSeek 每次 rollout 成本约 $0.10,仅为 Luna($0.61)的约六分之一。

2023-10-10 — 2023-10-10
重要进展 · 第 77 / 105 页
SWE-bench 从 GitHub 真实问题与对应修复构建任务,要求模型跨函数、类与文件修改代码,并在执行环境中验证修复。
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Together AI 在 113 个 DeepSWE 任务上对比 DeepSeek-V4 Flash 0731 与 GPT-5.6 Luna:Luna pass@1 为 67.2%,DeepSeek 为 53.3%,但 DeepSeek 每次 rollout 成本约 $0.10,仅为 Luna($0.61)的约六分之一。
作者为Codex和Claude Code中300多个Skill做上下文瘦身,发现每次新会话仅Skill列表就占约9.9k token,按7月使用强度粗算,多余Skill列表约吃掉4到5亿token的上下文空间。
Prime Intellect 发布开源编码智能体 Prime Agent,围绕递归语言模型(RLM)和 Continual Harness 两个抽象构建,以持久 IPython 内核作为唯一工具,让模型以编程方式调用子智能体并对提示词、技能、记忆和子智能体做增删改查,通过 /refine 从自身轨迹中持续改进 harness。
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