待验证50% 置信基准精确时间
在Qwen3.5-2B模型上，GAD-RL在CHAOS-Bench取得59.92%的Micro Recall，分别比GRPO和固定权重的GRPO+OPD高出8.45和4.43个百分点
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/1
首次发现
有效期至：2026/12/30
来源
涉及实体
相关事实
待验证GAD-RL在OmniDocBench v1.6上取得91.18的Overall总分66% 相似待验证Ollama分发的DeepSeek R1各版本均经过GGUF格式量化处理（通常为Q4_K_M或Q8_0精度），将每个参数从16位浮点数压缩至4-8位，显存占用减少50%-75%，推理质量损失通常在5%以内65% 相似待验证UP主称Qwen3编码模型在SWE-Bench Pro上得分约61.7，而作为参照的顶级闭源模型得分53.4（该数据表述存在混乱，仅供参考）64% 相似待验证通过--quantization quark_mxfp4，SGLang在加载时将NVFP4权重解量化并重新量化为MXFP4，在MiniMax-M2.7、GLM-5.1等模型上GSM8K准确率恢复达97.5%-100.2%63% 相似已验证Qwen3.8-Flash-Next在SWE-bench 1.1和SWE-bench Pro测评中分别取得58.7和62.5的成绩62% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/963914MCP
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