El sistema Meta del equipo de seis personas de Poetiq alcanzó la puntuación más alta en LiveCodeBench Pro. Este plugin API puro mejora mediante autoaprendizaje recursivo la experiencia en tareas, sin tocar pesos ni realizar ajustes finos, y puede mejorar significativamente modelos débiles. Después de la integración, KimiK2.6 subió del 50.0% al 79.9%, Gemini3.0 Flash aumentó 10 puntos, superando incluso a Gemini3.1 Pro, Claude Opus4.7 y GPT5.2 High. GPT5.5 High alcanzó un 93.9% gracias al plugin, Gemini3.1 Pro con un 90.9%, superando a Gemini3 Deep Think. Las empresas pueden mejorar su capacidad de razonamiento sin costos elevados en ajuste fino.

MeNews

2026-05-24 01:02:07

Generación de resúmenes en curso

AIMPACT Mensaje, 15 de mayo (UTC+8), según la monitorización de Beating de Dongcha, el equipo inicial de 6 personas Poetiq, fundado por los ex investigadores de Google y DeepMind Shumeet Baluja e Ian Fischer, anunció que su Meta-System ha establecido un nuevo récord en el benchmark de programación LiveCodeBench Pro. Este sistema es un complemento inteligente puramente basado en permisos de API (Harness), que mediante auto-mejoras recursivas extrae automáticamente la experiencia de tareas. Las pruebas oficiales muestran que, sin tocar los pesos del modelo ni realizar ajustes finos, el sistema elevó directamente la capacidad de código de los principales modelos grandes del mercado. Los resultados de las pruebas indican que esta solución desacoplada del modelo mejora especialmente los modelos con capacidades más débiles. Tras integrar el sistema Poetiq, la precisión de Kimi K2.6 aumentó del 50.0% al 79.9%, una mejora absoluta de 29.9 puntos porcentuales; el rendimiento de Gemini 3.0 Flash, ligero, subió 10 puntos porcentuales, superando no solo la versión de gran tamaño Gemini 3.1 Pro, sino también venciendo de manera superior a Claude Opus 4.7 y GPT 5.2 High, considerados «más grandes y más caros» por Poetiq. En cuanto a la capacidad de alcanzar el límite de rendimiento, GPT 5.5 High, que originalmente tenía un 89.6%, alcanzó un nuevo máximo de 93.9% con el complemento; mientras que Gemini 3.1 Pro en su versión básica, con dicho complemento, obtuvo un puntaje de 90.9%, superando directamente al modelo de razonamiento más potente de Google, Gemini 3 Deep Think (88.8%), que aún no ha abierto su API. El equipo de Poetiq afirmó que la afinación fina tradicional limita las mejoras a un solo modelo, mientras que su solución de complemento sin costuras permite a las empresas evitar los altos costos de ajustar y desplegar modelos completos para capacidades de razonamiento. (Fuente: BlockBeats)

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CandleChaser

· Hace57m

¿La idea de un modelo débil + plugins potentes significa que se acerca la primavera de los modelos pequeños?

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GateUser-b74aba1c

· hace6h

Un equipo de seis personas supera el cuello de botella en la inferencia de grandes modelos, la innovación en la capa API ha sido subestimada durante demasiado tiempo

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L2ArbitrageTrader

· hace7h

Poetiq, seis personas lograron este efecto, la configuración del equipo merece ser estudiada

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CyberBridgeDeepPerspective

· hace7h

GPT5.5 Alto alcanza el 93.9%, Gemini3.1 Pro alcanza el 90.9%, esta modificación es incluso más potente que la configuración máxima original

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GateUser-cbb8cdf5

· hace7h

La euforia de la empresa, finalmente ya no es necesario gastar dinero en ajuste fino

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BribeCoffee

· hace7h

Mejora recursiva y extracción de experiencia, la arquitectura Meta-System es bastante interesante

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VineGeometry

· hace7h

Los complementos API puros sin tocar los pesos pueden hacer que Kimi pase del 50% al 79%, este camino es mucho más inteligente que el ajuste fino.

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