Ling-3.0-flash 是另一个在 qwen3.8 27b 之前值得测试的潜在模型

Reddit r/LocalLLaMA 模型
model-release bug-fixing reasoning benchmark

摘要

Ling-3.0-flash 是一个新模型，作者测试后发现它能修复 Qwen3.6-27b 无法修复的棘手软件错误，速度与 DeepSeek V4 flash 相近。其发布时间已推迟到 8 月 6 日。

我用一些棘手的 bug 测试了 Ling-3.0-flash，它修复了 qwen3.6-27b 无法修复的 bug。这个模型的速度比 deepseek v4 flash 快，但几乎和（旧版）deepseek v4 flash 处于同一水平。注意：棘手的 bug 指的是那些没有“错误消息”的 bug，而是软件的意外行为。大多数带有错误消息的 bug 很容易修复，因为它们已经在训练数据中。但对于没有错误消息的意外行为，修复起来更难。这意味着它必须对根本原因做出假设，然后创建日志来追踪值并进行验证。这考验了它的思考能力、在长对话中的一致性以及自我纠正能力，而这些正是大多数中小型模型所欠缺的。我发这个帖子是因为我希望 llamacpp 能支持它，因为我知道之前的版本在 llamacpp 中仍然不受支持（如果我错了请纠正我）。附注：你可以通过 openrouter 免费 API 测试它。在我的测试中，我在 kilo code 中使用它。实际上，它本应在今天发布，但他们把发布时间推迟到了 8 月 6 日。
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