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Kimi K2.7 Code: Reinforcement Learning hebt Terminal-Bench 4 von 0,0 auf 7,6 Prozent

1 Min. Lesezeit Kalina

Bilanz der Quelle: Ein 1T-Parameter-Modell mit 32B aktiven Parametern wurde mit GSPO auf einem LoRA-Adapter (Rang 32) nachreinforcement-traint – nur RL, 1.700 Aufgaben, eine Epoche. Ergebnis auf sechs externen Benchmarks: SWE-Bench Pro 60,1 auf 64,8, DeepSWE 31,0 auf 43,4, Terminal-Bench 2.1 67,4 auf 82,0, Terminal-Bench 3 1,4 auf 12,1, Terminal-Bench 4 0,0 auf 7,6, SWE-Marathon 5,0 auf 25,0. Die Belohnung ist der Anteil bestandener Zielpruefungen und faellt auf null, sobald ein bestehender Test bricht.
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ℹ️ KI-Hinweis
Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.

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