斯坦福新模型DeLM突破多智能体协作瓶颈：编码速度提升2.49倍，准确率显著超越Claude Code与Codex

SmartHey10月10日消息，斯坦福大学最新研究证实，去中心化多智能体系统DeLM在复杂编程任务中全面超越Claude Code和Codex——执行速度快达2.49倍，且无需中央调度器。

DeLM直击传统多智能体系统的核心痛点：冗余计算与被动等待。它摒弃了依赖单一协调智能体的架构，转而采用共享上下文与动态任务队列机制。

各智能体可自主选取任务、实时广播中间成果，并基于同伴输出持续迭代——任一智能体完成解决方案或识别不可行路径，其余智能体即刻感知并调整策略，大幅提升协同效率与容错能力。

在Terminal-Bench 4.0、DeepSWE v1.1及ProgramBench三大权威长时程编程基准测试中，DeLM同步刷新速度与准确率纪录：

• 执行速度较原始Claude Code与Codex基准最高提升2.49倍
• 整体准确率最高提升19.2个百分点
• 在120分钟固定时间预算下，ProgramBench通过率提升达19.9个百分点

DeLM基于Codex与Claude Code底层模型构建，全部代码与720条完整协作轨迹已开源。配套开源插件支持用户一键集成至现有Codex/Claude Code开发环境，即时体验去中心化智能体协同编程。