Unsloth 发布了其 DeepSeek-V4.1 模型的基准测试结果，声称在各项任务上比 GSQ-RCO 表现好 10-20%。基准测试在 512K 上下文窗口下针对 agentic 任务，在 128K 上下文窗口下针对通用任务进行，使用了比以往评估多得多的数据（351 亿 token）。Unsloth 还通过改进方法和使用官方评测器来解决基准测试噪声和评测准确性问题，涉及 Terminal Bench 和 DeepSWE 等任务。 AI
影响 这项研究为本地 LLM 用户提供了性能见解，可能指导用户针对特定任务进行模型选择。
排序理由 该条目详细介绍了 AI 模型的基准测试结果和比较，符合研究类别。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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