一项新教程介绍了 DuoBench，一个旨在评估大型语言模型（LLM）规划器-实现器对性能的框架。该系统在编码任务上测试 Kimi K2.7、Kimi K2.6、GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8 等模型。初步结果表明，虽然规划成本不高，但实现阶段会产生显著的代币成本，其中 Kimi K2.7 在质量和成本效益方面表现强劲。 AI
影响 该框架可以帮助研究人员和开发人员更好地理解和优化 LLM 驱动的编码任务中的成本-性能权衡。
排序理由 该集群描述了一个用于评估 LLM 规划器-实现器对的新教程和框架，这是一项面向研究的贡献。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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