研究：大型语言模型的默认语言是什么？
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内容提要
查德·福勒研究了本地大型语言模型（LLM）生成代码的效果。他调整了代码以适应本地模型，并测试了多个模型的表现。大多数模型的结果与他的研究相似，但glm-4.7-flash模型表现不佳，输出冗长且常常偏离正确答案。作者希望通过此实验鼓励更多人参与改进和贡献数据，以更好地理解这些模型的能力。
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关键要点
- 查德·福勒研究了本地大型语言模型（LLM）生成代码的效果。
- 他调整了代码以适应本地模型，并测试了多个模型的表现。
- 大多数模型的结果与他的研究相似，但glm-4.7-flash模型表现不佳，输出冗长且常常偏离正确答案。
- glm-4.7-flash模型在多个测试中表现出异常冗长的输出，且常常无法给出有效的解决方案。
- 作者希望通过此实验鼓励更多人参与改进和贡献数据，以更好地理解这些模型的能力。
❓
延伸问答
查德·福勒的研究主要关注什么内容？
查德·福勒的研究主要关注本地大型语言模型（LLM）生成代码的效果。
glm-4.7-flash模型在测试中表现如何？
glm-4.7-flash模型表现不佳，输出冗长且常常偏离正确答案。
福勒希望通过这项实验达到什么目的？
福勒希望通过这项实验鼓励更多人参与改进和贡献数据，以更好地理解这些模型的能力。
在测试中，其他模型的表现如何？
大多数模型的结果与查德的研究相似，表现良好，尤其是qwen-3.6和gemma4等模型。
研究中使用了哪些模型进行测试？
研究中使用了qwen-3.6、qwen3-coder、gpt-oss、gemma4和glm-4.7-flash等模型进行测试。
glm-4.7-flash模型输出冗长的原因是什么？
glm-4.7-flash模型输出冗长可能是因为它在某些情况下陷入了“死胡同”循环，导致无法给出有效的解决方案。
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