Domingo 1 de noviembre de 2026 ·
Un equipo de cinco modelos Qwen3.8 de tamaño medio logra la mejor puntuación en un difícil benchmark de código
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El repositorio Memdoor, comentado en GitHub, encadena cinco copias de Qwen3.8, un modelo de 27.000 millones de parámetros, con un papel cada una: analizar requisitos, diseñar el algoritmo, escribir el código, crear pruebas y revisar y proponer correcciones. Según el experimento, el conjunto obtiene la mejor puntuación en un difícil benchmark de generación de código y supera a un modelo mucho más grande. El autor aplicó la idea a un script propio, dividiendo el análisis de logs en tres pasos, y dejó de recibir texto extra que rompía el formato JSON.
Qué significa
Sugiere que modelos medianos y más baratos, repartidos por roles, pueden competir con los gigantes, lo que abarata el desarrollo con IA para equipos pequeños. Dividir las tareas también facilita localizar dónde falla un proceso automatizado.
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