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English(EN) We tested Qwen3.6 27B, Qwen3.8 27B and GLM-5.3 Flash on real tasks in Elixir, OCaml, Haskell and 10 other less common languages

LLMs Qwen3.8 和 GLM-5.3 Flash 在小众编程语言上的基准测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一个团队开发了一个基准测试，用于评估大型语言模型在不太常见的编程语言（包括 Elixir、OCaml 和 Haskell）上的表现。他们测试了 Qwen3.6 27B 和 Qwen3.8 27B，发现 Qwen3.8 解决了 43% 的任务，相比 Qwen3.6 的 17% 有显著提升。该基准测试还包括与其他模型（如 Kimi K3 和 DeepSeek）的比较，并提供按语言划分的性能明细。 AI

影响 为 LLM 在不太常见的编程语言上的表现提供了见解，帮助开发者为小众任务选择合适的模型。

排序理由 该条目描述了 LLM 在特定编程语言上的基准测试和评估，属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Fabulous_Pollution10 ·

    我们测试了 Qwen3.6 27B、Qwen3.8 27B 和 GLM-5.3 Flash 在 Elixir、OCaml、Haskell 及其他 10 种不太常见的语言中的实际任务表现

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xsorsx/we_tested_qwen36_27b_qwen38_27b_and_glm53_flash/"> <img alt="We tested Qwen3.6 27B, Qwen3.8 27B and GLM-5.3 Flash on real tasks in Elixir, OCaml, Haskell and 10 other less common languages" src="https:…

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