Одни и те же веса решают 62% задач в одной оболочке и 33% в другой — замер Hugging Face

Hugging Face превратила готовые оболочки для кодовых агентов — Claude Code, Codex, Hermes, Pi, opencode — в среды для обучения с подкреплением, не трогая ни сам код оболочек, ни код обучения. Оболочка здесь — это программа вокруг модели: как ставится задача, какие инструменты доступны, как разбирается ответ.

Попутно получился замер: одни и те же веса решают 62% задач под Mini-SWE-Agent и 33% под другой оболочкой. То есть больше половины разницы в результатах между «умными» агентами даёт не модель, а код вокруг неё.

Всё выложено с открытым исходным кодом: подключить можно любую открытую модель и любой набор задач. Глава компании Клеман Деланг объявил об этом у себя в ленте.

clem 🤗@ClementDelangue

We turned Claude Code, Codex, Hermes, Pi, @opencode and other coding harnesses into RL environments. No changes to the harnesses, no changes to the training code. Any open model, any task set, fully open source my friends! Same model, same weights: 62% under Mini-SWE-Agent, 33% https://t.co/OpL1kmQjzl

1 7415 октября 2026