让 DeepSeek 指挥四个 Qwen3.5-9B：用小型开源模型逆向工程二进制文件

「Reverse Engineer Anything」近期爆火，但亮眼成果全靠闭源前沿模型；本实验让 DeepSeek-V4.1-Flash 出任 lead、四个 Qwen3.5-9B 担任 worker，由 oracle（diff_test）用约 600 个用例把关，验证小型本地模型组织起来做二进制逆向的可行性与成本。

「Reverse Engineer Anything」最近爆火，但我们见过的每一份亮眼逆向成果用的都是（闭源的）前沿模型。我们想知道：如果有更大的模型负责组织调度，小型本地模型能否在这里干出有用的活——顺带压低成本，让更多人玩得起 Reverse Engineer Anything :)

实验设置

Lead：DeepSeek-V4.1-Flash。它负责反汇编二进制文件、给函数命名、恢复函数签名与内存布局，并把带提示线索的任务发布到共享任务板。

Worker：4× Qwen3.5-9B。各自认领任务，用 Python 重写一个函数。

Oracle（diff_test）：把约 600 个用例同时跑过原始二进制函数与 Python 重写版，比对返回值和全部状态字节。worker 只有 100% 通过才能提交。

Harness：一个极简的基于 ipython 的 harness。如果认为有帮助，lead 被允许修改 worker 的 harness（提示词、工具）。（这部分后来成了全文最有意思的地方）

作为概念验证，目标是我们用 Claude Code 生成并编译的两个小型 C 程序，团队自始至终只见过二进制文件。作为基线，我们也让 DeepSeek（lead）单独执行了每个任务。

任务 | 运行方式 | 函数数 | 升级次数 | 成本 | 耗时

HF logo 动画 | 团队 | 38/38 | 15 | $2.97 | 86 分钟

HF logo 动画 | 单干 | 38/38 | — | $0.87 | 14 分钟

太空射击游戏 | 团队 | 56/56 | 20 | $3.60 | 100 分钟

太空射击游戏 | 单干 | 56/56 | — | $3.28 | 54 分钟（共 4 次运行）

在小任务上，团队协作是纯粹的额外开销：lead 得花时间组织和返工小模型的产出，比它自己单干还慢。

最有意思的部分

射击游戏任务里，lead 前后三次改写了小模型的指令。

基本规矩：worker 们会自己编造辅助函数名、无视有符号/无符号之分、不使用已恢复的内存布局；它们把 b.ls 当作 < 而不是无符号 <= 来读，用错误的参数个数调用函数，还手工计算字段偏移（而且算错）。lead 为此补充了相应指令。

查询工具：由 lead 亲自编写，worker 可以用它查询函数签名和字段偏移，而不必自己重新推导。

注意事项

这些二进制文件没有 strip。函数名让 lead 的映射工作容易得多，而大多数真实软件发布时并不带这些符号。这些是小型、干净的 AI 生成程序，不是优化过的真实代码。只有两个数据点，任务规模相关的趋势有暗示性但未被证明。仍有约 40% 的函数最后转回给 lead 处理。

完整 write-up 见：https://huggingface.co/blog/ybelkada/reverse-engineering-anything-with-small-local-mode

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