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SWE-Dev-32B：36.6%代码解决率！开源AI编程助手

【免费下载链接】SWE-Dev-32B项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/SWE-Dev-32B

国内科研团队发布开源AI编程助手SWE-Dev-32B，在专业代码评测基准上实现36.6%的解决率，性能接近GPT-4o，为开发者工具生态带来重要突破。

近年来，AI编程助手已成为提升开发效率的关键工具，从GitHub Copilot到Cursor等商业产品持续迭代，而开源领域正加速追赶。据行业报告显示，2024年全球AI代码助手市场规模已突破15亿美元，年增长率达47%，开发者对本地化部署、数据安全可控的需求推动开源模型快速发展。在此背景下，THUDM团队推出的SWE-Dev系列模型，通过创新的训练与推理策略，显著提升了开源模型的代码能力。

SWE-Dev-32B基于Qwen2.5-Coder-32B-Instruct底座模型优化，核心突破体现在三个方面：首先是构建了完整的软件工程任务数据集 pipeline，通过GitHub仓库自动化提取 issue 跟踪、代码定位、测试用例生成等真实开发场景数据；其次采用训练数据规模扩展与推理过程优化的双轮驱动策略，在SWE-bench-Verified评测中实现36.6%的问题解决率，其中7B版本也达到23.4%的成绩；最后通过强化微调（RFT）提升数据质量，当推理轮次从30轮增加到75轮时，解决率从34.0%进一步提升至36.6%。

该模型的推出对开发者生态具有多重意义：对于企业用户，开源特性使其可实现本地化部署，避免代码数据泄露风险；对科研社区而言，提供了首个接近闭源商业模型性能的开源基线，降低了软件工程AI助手的研究门槛；对开发者个人，可通过微调适配特定编程语言或项目需求。值得注意的是，SWE-Dev系列包含7B、9B和32B多尺度模型，支持从个人开发到企业级应用的全场景覆盖，其训练数据已同步开源，为后续优化提供了数据基础。

随着SWE-Dev-32B的开源发布，AI编程助手领域正形成"闭源商业模型"与"开源社区模型"双轨并行的发展格局。未来，随着训练数据质量的持续提升和推理策略的优化，开源模型有望在特定场景下达到甚至超越商业产品性能。对于开发者而言，选择空间将更加多元，既可享受商业产品的便捷服务，也能基于开源模型构建定制化开发工具链，推动软件工程效率的整体提升。

【免费下载链接】SWE-Dev-32B项目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/SWE-Dev-32B