Arcee AI: Coder Large

Метрики

Технический обзор

Coder-Large — это модель с 32 миллиардами параметров, созданная на базе Qwen 2.5-Instruct и прошедшая дополнительное обучение на репозиториях GitHub с разрешительными лицензиями, наборе данных CodeSearchNet и синтетических корпусах для исправления ошибок. Модель поддерживает контекстное окно размером 32k токенов, что позволяет выполнять рефакторинг нескольких файлов или проверку длинных диффов за один запрос. Она понимает более 30 языков программирования, уделяя особое внимание TypeScript, Go и Terraform. Внутренние тесты показывают преимущество в 5–8 пунктов над CodeLlama-34B-Python в бенчмарке HumanEval, а также высокие результаты в задачах BugFix благодаря этапу обучения с подкреплением, который поощряет компилируемый код. По умолчанию модель генерирует структурированные объяснения вместе с блоками кода, что делает её подходящей как для образовательных инструментов, так и для интеграции в рабочие процессы автодополнения кода. С точки зрения стоимости alltokens предлагает решение значительно дешевле проприетарных аналогов, позволяя командам масштабировать интерактивную разработку без чрезмерных затрат.

Смежные подборки

Сравнение с похожими моделями

FAQ