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QuantCode 让开源模型交易代码通过率翻倍
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AI 综述
Alexey Chernysh 发布量化交易代码基准 QuantCode-Bench，包含 400 个任务，用于评测开源模型编写交易策略代码的能力。其方案是在 Qwen3.6-35B-A3B 上做领域继续预训练并叠加 SFT，结果 Judge Pass 达到 58.2%，回测成功率为 83.5%，相较未做领域适配的开源模型通过率明显提升。报道同时指出，单独继续预训练而不加 SFT 存在问题：虽然能提升首轮生成的成功率，但模型修复后的最终成功率反而从 47.5% 降至 32.5%，并损害结构化工具调用等仓库级 agent 能力。目前进展即该基准与训练方案的公布及上述对比结果，报道未披露更多模型或数据细节。
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报道时间线
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10月6日
- AGI HuntQuantCode：领域预训练+SFT 让开源模型交易代码通过率翻倍
Alexey Chernysh 发布 400 任务的量化交易代码基准 QuantCode-Bench，继续预训练加 SFT 让 Qwen3.6-35B-A3B 的 Judge Pass 达 58.2%、回测成功率 83.5%。单独继续预训练虽提升首轮成功率，却让修复后最终成功从 47.5% 降至 32.5%，并损害结构化工具调用等仓库级 agent 能力。
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