深度分析 Terminus-4B：小型語言模型透過執行子代理降低代幣消耗 30% 並匹配前沿 LLM 效能 隨著程式碼代理人逐漸使用子代理處理繁雜的終端輸出，研究者提出以4B參數的Terminus-4B取代大型模型。透過專屬的執行子代理與雙階段微調，模型在SWE‑Bench系列基準上減少約30%代幣使用，同時保持或超越前沿模型效能。實驗顯示，即使僅使用4B參數模型，亦能在多語言專案如C#測試中保持高解決率。此技術有望降低部署成本並提升代理人效率。
