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用户实测：低温采样降低Qwen3.8编码成绩

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AI 综述

Reddit 用户 /u/Brief-Tap-6616 实测发现，采样温度过低会拉低模型编码成绩：将压缩到 IQ4_XS-M（约4.6bpw）的 Qwen3.8 在 LiveCodeBench v6 的 100 道 hard 题上扫描温度，准确率从 temp=0 的 70.0% 升到 temp=1.0 的 82.7%，相差 12.7 个百分点，其中 0 与 0.25 之间的差距统计显著；循环率也从 9% 降到 0.3%。同一测试中，GPQA Diamond 知识题成绩不受温度影响，但低温度下答案更长。作者提醒，benchmark 中常用的推测解码多采用 greedy decoding，数字好看但会拉低非记忆类任务的表现。

AI 根据报道生成 · 1 天前更新

最新进展10月30日 23:19

实测：超低温度让模型编码变笨，LiveCodeBench v6 上 temp=1.0 比 temp=0 高 12.7 个百分点

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月30日

23:19
Reddit · r/LocalLLaMA精选
实测：超低温度让模型编码变笨，LiveCodeBench v6 上 temp=1.0 比 temp=0 高 12.7 个百分点
作者用压缩到 IQ4_XS-M（约4.6bpw）的 Qwen3.8 在 LiveCodeBench v6 的 100 道难题上实测温度影响，编码准确率从 temp=0 的 70.0% 升到 temp=1.0 的 82.7%，0 和 0.25 的差距统计显著。循环率也从 temp=0 的 9% 降到 temp=1 的 0.3%；GPQA Diamond 知识题不受影响但低温度答案更长。作者提醒 benchmark 里的推测解码常用 greedy decoding，数字好看但拉低非记忆类任务表现。

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