Skywork-SWE-32B - Modelo básico de corpo inteligente com código autônomo de código aberto da KunlunWanwei

Skywork-SWE-32B是什么

Skywork-SWE-32B是昆仑万维推出的开源的32B规模的软件工程（SWE）自主代码智能体基座模型。模型专注于软件工程任务，具备强大的仓库级代码修复能力，能在多轮交互和长文本处理的复杂场景中表现出色。通过构建超过1万个可验证的GitHub仓库任务实例，打造了目前最大规模的可验证GitHub仓库级代码修复的数据集，在SWE-bench Verified基准测试中取得了38.0%的pass@1准确率，刷新了同参数规模模型的最佳成绩。引入测试时扩展技术后，准确率进一步提升至47.0%，显著超越了现有32B以下的开源模型，接近甚至超越部分闭源模型的性能。

Skywork-SWE-32B的主要功能

• 仓库级代码修复：能定位GitHub仓库中的代码问题（如Bug），生成修复代码，验证修复效果，完成从问题理解到解决的全流程闭环。
• 多轮交互能力：支持超过50轮的交互，模拟真实开发场景中的多次调试与修复过程，逐步解决问题。
• Processamento de textos longos：能处理超过32k tokens的长文本，满足复杂代码文件和多文件依赖的处理需求。
• 自动化验证：通过构建专用的运行时环境和单元测试验证机制，确保生成的修复代码在实际运行环境中有效。
• Aprimoramento do desempenho orientado por dados：基于大规模（超过1万个实例）和高质量的可验证数据集进行训练，随着数据量增加，模型性能持续提升，验证了数据缩放定律在软件工程任务中的适用性。

Skywork-SWE-32B的项目地址

• Biblioteca do modelo HuggingFace：https://huggingface.co/Skywork/Skywork-SWE-32B
• Documentos técnicos：https://huggingface.co/Skywork/Skywork-SWE-32B/resolve/main/assets/Report.pdf

Skywork-SWE-32B的技术优势

• 大规模高质量数据集
  • 数据规模与多样性：Skywork-SWE-32B基于超过1万个可验证的GitHub仓库任务实例进行训练，覆盖2,531个不同的GitHub仓库，是目前最大规模的可验证SWE数据集。大规模数据集为模型提供了丰富的训练样本，能学习到更多样的代码修复模式。
  • 自动化数据收集与验证：通过三阶段自动化流程（数据采集与预筛选、基于执行的验证、智能体轨迹生成），确保数据的高质量和可验证性。每个任务实例都配备了专用的Docker运行时环境镜像，支持自动化单元测试验证，确保生成的修复代码在实际运行环境中有效。
• 强大的模型性能
  • alta precisão：在SWE-bench Verified基准测试中，Skywork-SWE-32B取得了38.0%的pass@1准确率，刷新了同参数规模模型的最佳成绩。引入测试时扩展技术（TTS）后，准确率进一步提升至47.0%，显著超越了现有32B以下的开源模型，接近甚至超越部分闭源模型的性能。
  • 数据缩放定律：通过系统性验证，发现随着训练数据规模的增加，模型性能持续提升，验证了数据缩放定律在软件工程任务中的适用性。随着数据量的增加，模型的性能可以进一步提升，为未来的扩展提供了理论支持。

Skywork-SWE-32B的适用人群

• desenvolvedor de software：开发者可以用Skywork-SWE-32B快速定位和修复代码中的问题，减少手动调试的时间和精力。
• 软件测试工程师：测试工程师可以用Skywork-SWE-32B自动化执行单元测试，验证生成的修复代码是否有效，提高测试效率。
• gerenciamento de projetos：通过自动化修复和优化代码，减少项目中的技术债务，提高项目的交付速度和质量。
• Pesquisadores acadêmicos：研究人员可以用Skywork-SWE-32B作为实验平台，探索大语言模型在软件工程任务中的应用，验证数据缩放定律等理论。
• 技术经理和架构师：技术经理和架构师可以用Skywork-SWE-32B的性能数据和技术优势，做出更明智的技术决策。