60美元训练模型跑通SWE-bench，性能比肩Claude 2
StanfordAILab · x · 2026-08-14
开发者基于 Karpathy 的 nanochat 项目进行了 SWE-bench 速度挑战，实现了极低成本训练出高性能编程模型。
实验结果：
- $60 算力：在 SWE-bench 上达到 5.0% 的 pass@1 成绩，相当于 2023 年的 SOTA 模型 Claude 2。
- $1000 算力：达到 11.0% 的 pass@1 成绩，超越了 Claude 3 Haiku。
该实验从随机初始化的模型权重开始训练，证明了通过优化训练流程，可以用极低的算力成本复现甚至超越早期前沿模型的编程能力。
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