Qwen3.8-27B pasa de 66,8% a 92,4% en un test de programación al repartir su trabajo en roles
Útil para
Un equipo de investigación presentó GVS5H, un método que hace que el modelo abierto Qwen3.8-27B trabaje como varios especialistas (planificación, ideas, implementación y verificación) sin reentrenarlo. En LiveCodeBench release_v6, sobre 100 problemas de nivel difícil, su precisión sube de 66,8% a 92,4%, cerca del 90,4% que obtiene Claude Fable 5 por sí solo. Las cifras son del propio equipo de investigación y el método usa un único modelo que se llama repetidamente con notas compartidas en archivos.
Qué significa
Sugiere que en programación la forma de organizar el trabajo de una IA puede acercar un modelo pequeño a uno grande, sin entrenarlo de nuevo. Para quien desarrolla con IA, la organización del flujo de trabajo pasa a ser un factor a tener en cuenta junto al tamaño del modelo.
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