英伟达 NVLabs 开源了 SoL-Pi,为 Coding Agent Harness「Pi」增加了一层效率优化。研究团队搭建了一套自动研究流程,让多个 Agent 分析 Pi 的运行轨迹、提出优化方案、改写代码并自动验证。
这套流程最初给出了 152 个候选方向,最终只保留 4 个优化方案,且都围绕减少重复开销展开。
4 项优化集中压缩重复成本
据介绍,这 4 项优化包括:
- 代码修改完成后直接继续执行测试,减少一次模型调用;
- 已读取的大文件和长输出先存到本地,需要时再调取;
- 子任务结束后再判断是否需要压缩上下文;
- 遇到超长日志时,先交给低成本模型筛出重点,再核对内容是否确实来自原始日志。
EdgeBench 上 Token 与成本明显下降
在 EdgeBench 上,SoL-Pi 相比原版 Pi 少用 45% 至 49% Token,成本低约三分之一。若与 Codex、Claude Code 的原生 Harness 对比,SoL-Pi 的 Token 使用量减少 35% 至 64%;按 API 标价计算,成本低 50% 至 54%。
能力保留约 94%
不过,节省成本也带来一定能力损失。SoL-Pi 保留了 Pi 约 94% 的平均得分。
在 Terminal-Bench 4 的 63 个 CPU 任务中,SoL-Pi 解出 15 个,Codex 和 Pi 都解出 18 个。
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