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SWE-Dev-32B：36.6%代码解决率！开源AI开发新标杆

【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SWE-Dev-32B开源代码大模型，在SWE-bench-Verified基准测试中实现36.6%的代码解决率，性能接近GPT-4o，为开发者工具领域树立新标杆。

近年来，大语言模型在代码生成领域持续突破，但高性能模型多为闭源商业产品。据行业报告显示，2024年全球AI代码助手市场规模已达127亿美元，年增长率超过45%，开发者对高性能开源替代方案的需求日益迫切。在此背景下，清华大学知识工程实验室（THUDM）推出的SWE-Dev系列模型，通过创新的数据构建与训练方法，打破了"闭源模型垄断高性能代码生成"的行业格局。

SWE-Dev-32B基于Qwen2.5-Coder-32B-Instruct基座模型优化而来，核心突破体现在三大方面：首先是构建了完整的软件开发任务数据集生成 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"数据规模+推理轮次"双维度优化策略，在75轮推理迭代中实现性能从34.0%到36.6%的提升；最后通过强化微调（RFT）进一步释放高质量数据的潜力，使模型在处理复杂工程问题时展现出接近人类开发者的问题分析能力。

该模型的发布将加速AI辅助开发工具的民主化进程。对企业而言，32B参数规模在保持高性能的同时，降低了本地化部署的硬件门槛；对开发者社区，开源特性意味着可以基于SWE-Dev构建定制化开发助手；对教育领域，则提供了可解释、可扩展的代码学习工具。特别值得注意的是，同系列7B和9B版本分别实现23.4%和29.8%的解决率，形成覆盖不同算力需求的产品矩阵，满足从个人开发者到企业级应用的全场景需求。

随着SWE-Dev等开源模型的成熟，AI代码助手领域正迎来"性能竞赛"向"生态建设"的转型。一方面，模型性能持续逼近商业产品将倒逼技术透明化；另一方面，开源社区的参与可能加速形成标准化的代码生成评估体系。未来，随着训练数据规模扩大和推理策略优化，预计到2025年开源模型有望在标准测试集上实现50%以上的代码解决率，真正成为开发者日常工作的"标配伙伴"。

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