CLM 模型 9 倍速超越 Jev，代理编码基准刷新 SOTA

iamrobotbear · x · 2026-09-24

转发链讨论了新一代 System One 模型的进展：继 Jev 之后，新发布的 Contrastive Language Model（CLM）用对比学习目标连接状态与动作。CLM-8B 在互联网规模数据上预训练，推理速度比 Jev 快最高 9 倍，经轻量微调后在 DeepSWE（81.6%）和 Terminal-Bench 2.1（87.6%）等代理编码基准上刷新 SOTA。两者技术路线不同：Jev 用 RLCD 训练，接收情境加预定义问题并返回带概率的类型化决策；CLM 则嵌入情境与候选动作，按相似度排序选出最优匹配。作者指出 CLM 在长时程任务上比 Jev 更适合作为 verifier，并提醒构建自定义 harness 的开发者关注这波 System One 模型，配套发布了组合 System One/System Two 模型的指南。