FireFlash 团队详解：领域专精后训练如何用少量算力做出前沿级 Agent
kaiwei_chang · x · 2026-11-03
FireFlash 作者强调核心思路是专业化（specialization）而非通用 scaling：针对编码场景做领域后训练，就能以适度训练算力和远低于前沿模型的推理成本做出前沿级编码代理。
团队在 agenteconomics.org 公开了完整的 agentic RL 配方，承接前一条推文的数据：Terminal-Bench 4.0 达 46.2%，单任务成本比 Fable 5 Max 低约 30 倍，模型基于 GLM-5.3-Flash 全参数 RL 训练。
所属事件:FireFlash 用 64 块 B300 训练 5 天打造前沿级编码代理(2 条相关)→
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