Südkorea · Modelle & Forschung

Meta bringt 8-Milliarden-Parameter-Modell auf Niveau von Claude Opus 4.5

Forscher von Meta AI und der University of Illinois Urbana-Champaign haben das offene Modell Qwen3-8B mit einer neuen Reinforcement-Learning-Methode namens EvoHarness-RL trainiert. Auf ALFWorld, einem Benchmark für sequenzielle Mehrschritt-Aufgaben, erreicht das Modell eine Erfolgsquote von 96,9% – mehr als die 96,4% von Claude Opus 4.5 und 49 Punkte über der ReAct-Basisversion.