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本地部署的開源 Qwen3.8-27B 用上 GVS5H 後，在 LiveCodeBench 最新 100 道 hard 題上的 pass@1 從 66.8% 升到 92.4%。該方法不需要訓練：同一模型開五個例項，通過共享檔案系統裡的計劃、筆記與當前解來拆解問題並協調，在固定後端上最多帶來 25.6 個百分點提升。雲端編排的 Qwen3.8 Flash Next 達到 93.0%，高於 Fable 5 的 90.4%，成本僅為其 9%。收益並不普遍，部分模型持平或變差；
微軟與 Hugging Face 開源 ThinkingBox-Training，把 ThinkingBox-Bench 中對資料庫終態的可執行 1/0 校驗直接當作強化學習獎勵，用 GRPO 對 Qwen3.8-27B 訓練 50 步：pass@1 從 51.70% 升至 60.78%（+9.08 個百分點），20 次嘗試全部通過的任務從 38 個增至 107 個，但至少通過一次的 pass@20 反而從 453 降到 446。
Adobe Research 與 UCLA 提出 Tev 訓練方案：27B 模型在 Agents' Last Exam 計算與數學子集上 Pass@5 達 0.28，追平 GPT-6 Astra 與 Claude Opus 5。做法是先建置含隱藏標準答案的潛在世界再用它渲染出任務環境，據此合成覆蓋 7 個領域、1,170 個環境的 Tev-Gym，單次 rollout 中位耗時 12.4 分鐘、Pass@1 僅 29%。