llama.cpp 集成 Dots3 Note 模型，SWE-bench Verified 得分 78.4
victormustar · x · 2026-08-16
llama.cpp 仓库提交了 PR，新增对 dots3-note-prev (280B/16B active) 模型的支持。主要技术变动包括 DSA（密集稀疏注意力）和 SWA（滑动窗口注意力），需扩展 llama-kv-cache-dsa。
基准测试数据显示其在多项任务中表现强劲：
- SWE-bench Verified: 78.4 (对比 Opus 4.8 的 88.6)
- ARC-AGI-2: 81.4 (对比 GPT-5.5 的 85.0)
- LiveCodeBench v6: 91.5 (对比 GPT-5.5 的 96.2)
开发者已通过 logits 验证，后续计划修复 Metal 乘法问题并增加视觉/音频支持。
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