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Reddit用户称多数开源模型在复杂编码任务中提前放弃

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先了解这件事

AI 综述

Reddit r/LocalLLaMA 用户发帖称，多数开源模型在大型项目的复杂编码任务中会提前停止尝试，只完成部分子任务。作者以修复 Betelgeuse 自定义 kernel 的 PP bug 为例：Opus 5.5 Max、GPT-6 Astra、Sonnet 5.5 Max、Kimi K3.1 Pro Muse Wonder Max 成功定位并修复，而 Gemini 3.8 Flash、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash、Qwen 3.8 系列等放弃或未完成。发帖者称 GPT-6 Astra 持续工作，将 prefill 速度从 7 PP/s 提升到约 70 PP/s，decode 从约 10 TG/s 提升到 14 TG/s。以上为该用户的实测说法。

AI 根据报道生成 · 18 小时前更新

最新进展11月5日 22:31

为什么多数开源模型在复杂 Agent 编码任务中会半途放弃？

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月5日

22:31
Reddit · r/LocalLLaMA
为什么多数开源模型在复杂 Agent 编码任务中会半途放弃？
Reddit r/LocalLLaMA 用户发帖称，多数开源模型在大型项目的复杂编码任务中会提前停止尝试，只完成部分子任务。作者修复 Betelgeuse 自定义 kernel 的 PP bug 时，Opus 5.5 Max、GPT-6 Astra、Sonnet 5.5 Max、Kimi K3.1 Pro Muse Wonder Max 成功定位修复，而 Gemini 3.8 Flash、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash、Qwen 3.8 系列等放弃或未完成。GPT-6 Astra 持续工作，将 prefill 速度从 7 PP/s 提升到约 70 PP/s，decode 从约 10 TG/s 提升到 14 TG/s。

本事件热度走势

可比范围当前: 6
可比范围峰值: 1011月5日 23:00
近 24 小时变化: –

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