Le Chonk
一个面向视觉定位（Visual Grounding）任务的模型，专注于密集场景下的目标定位，在 Dense 200 基准上取得 42% 的成绩，宣称超越前沿闭源模型。
时间轴 (近 90 天)
Le Chonk 在 Dense 200 基准上取得了 42% 的成绩。
据称 Le Chonk 超越了前沿闭源模型。
Le Chonk 在本地微调任务中获得 10/10，完整走完生成熊猫知识数据集、本地微调 Gemma 2B 模型、训练 400 步 LoRA 适配器、将验证损失从约 7.97 降到 0.31 的全流程
在默认 OpenCode 运行中，Le Chonk 在隐形眼镜盒任务中用完整个推理回合却没有创建任何文件，得零分
Le Chonk 在 KingBench3 的八题测试中总分为 42/80，即 52.5%，折合 5.25/10
将浏览器报错原封不动交回 Le Chonk，它能成功修复三维腕表项目的模块路径问题，修复后得 6/10
测试者建议 Le Chonk 用于受控的可视化原型可以放心尝试，但需配合浏览器和测试循环，对于更长更不容错的工作则不建议作为默认编程模型
使用 OpenCode 的「无推理」模式重跑隐形眼镜盒任务时，Le Chonk 成功做出了左右盖能独立打开的盒子
Le Chonk 在电梯模拟任务中获得 9.5/10，交付了可用的三部电梯、队列逻辑真实可用
全部知识事实 (9)
Le Chonk 在 Dense 200 基准上取得了 42% 的成绩。
50%待验证据称 Le Chonk 超越了前沿闭源模型。
50%待验证Le Chonk 在本地微调任务中获得 10/10，完整走完生成熊猫知识数据集、本地微调 Gemma 2B 模型、训练 400 步 LoRA 适配器、将验证损失从约 7.97 降到 0.31 的全流程
50%待验证在默认 OpenCode 运行中，Le Chonk 在隐形眼镜盒任务中用完整个推理回合却没有创建任何文件，得零分
50%待验证Le Chonk 在 KingBench3 的八题测试中总分为 42/80，即 52.5%，折合 5.25/10
50%待验证将浏览器报错原封不动交回 Le Chonk，它能成功修复三维腕表项目的模块路径问题，修复后得 6/10
50%待验证测试者建议 Le Chonk 用于受控的可视化原型可以放心尝试，但需配合浏览器和测试循环，对于更长更不容错的工作则不建议作为默认编程模型
50%待验证使用 OpenCode 的「无推理」模式重跑隐形眼镜盒任务时，Le Chonk 成功做出了左右盖能独立打开的盒子
50%待验证Le Chonk 在电梯模拟任务中获得 9.5/10，交付了可用的三部电梯、队列逻辑真实可用
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