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研究:GEPA 与 SkillOpt 在 DeepSeek V4 Flash 和 Qwen3.8-27B 本地部署上的效果差异

一项双模型研究测试 GEPA 和 SkillOpt 两个反思式文本优化器在本地部署的推理模型上的复现效果。在 Qwen3.8-27B(LM Studio 部署)上,GEPA 在 MATH-500 上将准确率从 0.828 提升到 0.904,但在 HotpotQA 上完全复现了基线行为。SkillOpt 的验证集增益在保留集上反转为性能下降,DeepSeek V4 Flash 上的 GEPA 最佳效果同样出现在 MATH-500(0.852 到 0.908)。两个优化器在 HotpotQA 基线上均无改进,表明优化效果依赖任务和方法。

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GEPA 在 MATH-500 上能从 0.828 拉到 0.904,但在 HotpotQA 上完全没用,SkillOpt 还会翻车——如果你在本地跑推理模型做提示词优化,这篇能帮你避坑。

2 sources34° AI heatLast updated 2026/10/19 08:45:07

Evidence

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Primary sourcearXiv: DeepSeek
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