FusionEval 基准发布：评测大模型模型融合能力
原文标题：FusionEval: Benchmarking Model Fusion for Large Language Models
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研究者提出 FusionEval 基准，用于系统评测大语言模型的模型融合方法。该基准基于 Qwen3 与 Llama 训练数学、代码、科学、指令遵循与工具调用等专家池，在八个公开基准上衡量能力保留与计算成本。实验发现免训练融合方法保留推理能力但显著削弱工具调用，MOPD 更均衡但成本更高。
- 问题
- 现有模型融合评测覆盖长链推理与工具调用不足，平均分掩盖单项能力损失。
- 方法
- 基于 Qwen3 与 Llama 构建数学、代码、科学、指令遵循、工具调用专家池，统一评测能力保留与计算成本。
- 结果
- 免训练融合保留推理但显著削弱工具调用；MOPD 更均衡但需额外数据、推理与训练。
- 影响
- 为选型模型融合方案提供可复现基准，提示低成本同时保住推理与工具调用仍无解。
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