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Laminar 的 flow-1 是一个小模型，专门找调用成功、事情却做错的轨迹。 创始人是 Robert 和 Din，公司在 YC S24，2024 年夏季的创业营，软件按 Apache 2.0 开源。 他们说在自己的基准上，检测质量和 GPT-6-sol 打平，成本便宜 23 倍，生产里每条轨迹都查得起，不用抽样。 比如点错按钮，或引用错了文档，调用仍可能全部显示成功。 他们微调开源小模型，再用强化学习，练了几千条合成调查。 评论区有人认为，自己的小模型会自信地报告已经做完，测试却没过。他用 qwen3.5 的 4B 跑了 51 道 Aider Polyglot 练习，报成功 43 次，其中 37 次没有通过。 质量对比仍是 Laminar 写在自己基准上的说法。