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DynamicTune 0.8B 独立评测超 2B 模型

1 篇报道1 个报道来源2 小时前更新

先了解这件事

AI 综述

2026年10月6日，r/LocalLLaMA 上 DynamicTune 作者（/u/AdventurousTwo6445）公布 DynamicTune 0.8B 在 ARC-Challenge 上的独立评测结果。据其称，DynamicTune 通过闭式线性代数把大模型轨迹流迁移进小模型，使 Qwen3.5-0.8B 达到 42.15% acc_norm（40.19% acc），超过同族 2B 基座的 41.10%。作者称已将未量化的 FP16 检查点上传至 Hugging Face，由 TPN Bench（TaoFu Protocol）在数据中心 NVIDIA L4 GPU 上使用官方 lm_eval 0.4.12 框架独立评测（协调器运行编号 ce494664-d077-4ff1-8741-15cedabc434c）。作者还称权重手术在本地 8GB AMD RX 580 上通过层流式处理约 12 分钟完成，但基准测试 100% 在云端 L4 硬件上进行；项目完全开源，可立即测试。上述成绩与条件均来自作者一方说法。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

最新进展10月6日 17:41
DynamicTune 让 Qwen3.5-0.8B 在 ARC-Challenge 上以 42.15% 超过 2B 模型

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月6日
  1. r/LocalLLaMA
    DynamicTune 让 Qwen3.5-0.8B 在 ARC-Challenge 上以 42.15% 超过 2B 模型

    DynamicTune 通过闭式线性代数把大模型轨迹流迁移进小模型，在 ARC-Challenge 上让 Qwen3.5-0.8B 达到 42.15% acc_norm，超过同族 2B 基座的 41.10%。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。