5개 Qwen3 모델 팀, Fable 5 능가
원제: Memdoor: A team of 5 Qwen3.8-27B models beats Fable 5 on LiveCodeBench Hard
왜 중요한가
소형 오픈소스 모델 여럿의 협업이 대형 단일 모델을 능가할 수 있다는 멀티에이전트 접근의 실증 사례로, 추론 비용 최적화 논의에 직접적인 데이터를 제공한다.
오픈소스 프로젝트 Memdoor가 Qwen3.8-27B 모델 5개로 구성된 멀티에이전트 워크플로우를 공개했다. LiveCodeBench Hard 상위 10개 문제에서 5회 실행 평균 9.8/10을 기록, Fable 5 단독(8.0)과 GVS5H 원저자 하네스(9.6)를 모두 상회했다.
Memdoor는 GitHub에 'team-solve' 워크플로우를 공개하며, planner·ideator 2명·solver·manager 총 5개의 Qwen3.8-27B 모델이 역할을 분담하는 멀티에이전트 구조를 선보였다. 각 에이전트는 독립 컨텍스트에서 시작해 디스크 파일을 통해서만 통신하며, 별도의 repair worker가 코드 수정을 담당한다. 성공 여부는 모델이 아닌 쉘 스크립트가 판정한다.
이 구조는 2026년 Lee 등이 발표한 GVS5H 논문(다섯 개 27B 모델로 Fable 5를 따라잡는다는 주장)의 프롬프트와 루프를 그대로 재현한 것이다. Memdoor 측은 동일한 Qwen3.8-27B 모델에 128K 응답 한도, 저자의 프롬프트를 적용해 LiveCodeBench Hard 첫 10문제를 5회 반복 실행했다.
결과는 다음과 같다. Memdoor 워크플로우 평균 9.8/10, GVS5H 원저자 하네스 평균 9.6, Fable 5 단독 8.0. 5회 실행 가운데 4회는 10/10 만점이었고, 5회차만 9/10을 기록했다. 모든 50개 실행 로그(요청·응답·프로그램·채점 전문·비용·호스트 정보)는 bench/results/parity-5pass/ 디렉터리에 공개되어 있다. 프로젝트는 2026년 10월 25일 메서드 설명문만으로 모델이 직접 파일을 생성했으며, 사람이 코드를 손으로 작성하지 않았다고 명시했다.