新论文称 Qwen 小模型集成可在 LiveCodeBench 上接近 Fable 5

一篇新发布的论文提出，用若干个 Qwen3.8-27B 模型并行运行（ensemble），即可在 LiveCodeBench Hard 编码基准上达到与 Fable 5 相当的准确率。作者还表示，将该方案与 GPT Terra 搭配使用时，可在 LiveCodeBench 上以约五分之一的成本取得 Fable 5 级别的编码表现。论文与对应代码已分别在 arXiv（2608.26480）与 GitHub（slee-persis/GVS5H）公开。该帖在 r/LocalLLaMA 上引发讨论，原作者主要询问社区是否有人复现过类似方案，以及这一思路是否值得进一步尝试。

论文核心主张

• 在 LiveCodeBench Hard 上，多个 Qwen3.8-27B 集成后的准确率与 Fable 5 持平。
• 与 GPT Terra 组合后，可在保持同等准确率的前提下将成本压缩到约 1/5。
• 作者将代码以 GVS5H 的形式开源在 GitHub。

尚待验证之处

• 帖中并未提供具体数字（如 token 数、通过率提升幅度、单次推理成本对比），读者无法直接量化收益。
• 「Fable 5」与「GPT Terra」并非社区熟知的模型代号，作者未说明其具体来源与版本，结论的可比性有待厘清。
• 论文尚未经过同行评审，集成方案在更广泛基准与真实业务负载下的稳定性未知。

社区反馈方向

讨论中，用户普遍关心三方面：一是多个 27B 级模型同时跑所需的显存与延迟开销，是否会抵消成本优势；二是集成策略本身（投票、采样合并还是更复杂的路由机制）；三是是否有人愿意复现并贴出 LiveCodeBench 实测分数。整体氛围偏向观望，少数人表示愿意在小规模任务上试跑。