待验证50% 置信基准精确时间
据论文数据，在 CVDP 基准上，RTL-Interact-32B 取得 48.7% 的加权 Pass@1 和 68.9% 的 Pass@5，超过了其教师模型 DeepSeek-V3.2。
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/11/2
首次发现
有效期至：2027/1/31
来源
涉及实体
相关事实
待验证Strife Technologies 旗下 trifero.ai 实验室训练的一个 360M 参数代码模型，在 HumanEval 上最初报告 26.8% 的 pass@1，在去除与基准测试重叠的指令数据后，真实数字为 22.6%。60% 相似待验证DeReAct对Qwen3-Coder-480B的Pass@1提升达到6.5至7.0个百分点60% 相似待验证在T180上，TCSP3.0的Top-1匹配率（72.2%）优于PNcsp+以及深度生成模型CrystalFlow和MaskGXT（最高63.9%）。57% 相似待验证在Aider Polyglot编码测试中，DeepSeek全精度得71.6%，Unsloth 4-bit动态版得69.7%，2-bit版得65.8%，而同为2-bit同文件大小的竞品量化方案只得56.6%57% 相似待验证在128K Token上下文、约1.6万个键值对的大海捞针实验中，仅改变一个键值对的位置，DeepSeek-V4-Flash-Base准确率最大差距达40.2%，DeepSeek-V4-Pro-Base为34.8%，经后训练优化后仍分别为19.1%和14.8%。57% 相似
引用此条事实
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