OpenAI 发布 Codex
OpenAI 发布 Codex。
AI 编码
全部主题AI 写代码的一切：编码助手、Vibe Coding、代码模型评测与开发工作流变革。
最新精选
第 61–80 条 · 共 80 条OpenAI News精选AI 评分6767
OpenAI News精选AI 评分8080 OpenAI 在 API 中推出 GPT-4.1 系列模型
OpenAI 在 API 中推出 GPT-4.1 系列模型，官方称其在编码、指令遵循和长上下文理解方面均有提升。该系列同时包含 OpenAI 首个 nano 模型，即日起面向全球开发者开放。
推荐理由：OpenAI 在 API 上线 GPT-4.1 系列并首次推出 nano 版本，读者可据此了解模型家族的能力变化与可用范围。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 Hugging Face 介绍 DeepSeek-V3 0324：改用 MIT 许可，数学与代码能力提升
DeepSeek 本周在 Hugging Face Hub 上线 DeepSeek-V3 0324，这是 R1 推理模型基座 DeepSeek-V3 的更新版本，架构不变但改用 MIT 许可，此前 V3 使用自定义模型许可。
推荐理由：梳理 DeepSeek-V3 0324 的基准提升与 MIT 许可变化，并给出多种本地部署与量化运行方式。
Hugging Face Blog精选AI 评分6767 Open R1 更新：发布 OlympicCoder 代码模型与 IOI 基准
Hugging Face Open R1 项目发布 OlympicCoder-7B 和 OlympicCoder-32B 两个代码模型，基于 Qwen2.5 Coder Instruct 微调，在 IOI 问题上超过 Claude 3.7 Sonnet 等闭源前沿模型。
推荐理由：Open R1 复现 R1 代码推理配方，给出数据集、IOI 基准与 7B/32B 模型，并附训练经验。
OpenAI News精选AI 评分6060 OpenAI 发布 SWE-Lancer 基准
OpenAI 发布 SWE-Lancer 基准，用于测试前沿 LLM 能否完成真实世界的自由职业软件工程任务并赚取 100 万美元。该基准以真实报酬的软件工程任务为评测对象。
推荐理由：OpenAI 推出面向真实自由职业软件工程任务的基准，读者可了解前沿 LLM 在真实报酬任务上的表现。
Mistral AI精选AI 评分6262 Mistral AI 发布 Codestral 25.01 编码模型
Mistral AI 发布 Codestral 25.01，采用更高效的架构和改进的 tokenizer，代码生成与补全速度约为原版 Codestral 的 2 倍，上下文长度提升至 256k。
推荐理由：官方给出 Codestral 25.01 的架构与 tokenizer 变化、256k 上下文和多项基准对比，可据此判断它在 FIM 与低延迟补全场景的位置。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT，为 BERT 提供现代替代方案
Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT，一个仅编码器模型系列，提供 base（149M 参数）和 large（395M 参数）两个版本，支持 8192 token 上下文，可作为 BERT 类模型的直接替代。
推荐理由：ModernBERT 用现代 LLM 技术重做编码器，给出 8k 上下文与速度数据，可据此判断它能否替换现有 BERT 类模型。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral AI 发布 Mistral Large 2，123B 参数支持 128k 上下文
Mistral AI 发布新一代 Mistral Large 2，拥有 128k 上下文窗口和 123B 参数，可在单节点上以较大吞吐运行，支持包括中文、日文、韩文在内的数十种语言和 80 多种编程语言。
推荐理由：官方给出 Mistral Large 2 的 128k 上下文、123B 参数与多项基准对比，可据此判断其单节点部署的成本位置。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Codestral Mamba 代码模型
Mistral AI 发布 Codestral Mamba，这是继 Mixtral 系列之后对 Mamba 架构的又一次探索，采用 Apache 2.0 许可，可自由使用、修改和分发。
推荐理由：Mistral 发布基于 Mamba 架构的代码模型，给出参数规模、256k 检索测试与多种部署方式，可据此判断非 Transformer 架构在代码场景的可用性。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布首款代码模型 Codestral，22B 开放权重、支持 80+ 编程语言
Mistral AI 发布首款代码模型 Codestral，这是一个 22B 开放权重生成式模型，训练数据覆盖 80+ 编程语言，上下文窗口 32k，可通过指令与补全 API 端点使用。
推荐理由：Mistral 首款代码模型给出 22B 开放权重、32k 上下文和 80+ 语言支持，可对照其与既有代码模型的定位差异。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 StarCoder2-15B-Instruct 发布：全透明自对齐代码生成模型
Hugging Face 发布 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1，这是首个完全自对齐、全透明且许可宽松的代码 LLM，用 StarCoder2-15B 自生成指令-响应对微调自身，无需人工标注或 GPT-4 蒸馏数据。
推荐理由：StarCoder2-15B-Instruct 用自生成数据完成指令微调，读者可据此了解不依赖 GPT-4 蒸馏的代码模型训练路径。
Mistral AI精选AI 评分7878 Mistral 发布开源模型 Mixtral 8x22B
Mistral 发布开源模型 Mixtral 8x22B，采用稀疏 MoE 架构，141B 总参数中仅 39B 激活参数，以 Apache 2.0 许可开放。该模型支持英语、法语、意大利语、德语和西班牙语，具备数学与编码能力，原生支持函数调用，上下文窗口为 64K tokens。
推荐理由：官方给出 Mixtral 8x22B 的激活参数、上下文窗口与多语言、数学编码基准，便于判断其成本效率定位。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Google 发布代码专用模型 CodeGemma，含 2B 与 7B 三个版本
Google 发布代码专用模型系列 CodeGemma，基于预训练的 2B 和 7B Gemma checkpoint，额外用 5000 亿 token 的英文、数学和代码数据训练，包含 2B base、7B base 和 7B instruct 三个版本，均保持 8K token 上下文。
推荐理由：Google 与 Hugging Face 联合发布三款代码专用 Gemma 模型，读者可据此了解其规格、基准表现与部署方式。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 BigCode 发布 StarCoder2 系列代码模型与 The Stack v2 数据集
BigCode 发布 StarCoder2，这是新一代透明训练的开放代码大语言模型，包含 3B、7B、15B 三个参数规模，分别由 ServiceNow、Hugging Face 和 NVIDIA 训练。
推荐理由：BigCode 公开了 StarCoder2 三个尺寸的模型、数据集与训练代码，读者可据此了解开源代码模型在参数规模与训练数据上的具体取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6565 Personal Copilot：用 Hugging Face 代码微调自己的编程助手
Hugging Face 博客介绍如何基于 huggingface GitHub 组织公开仓库的代码，微调出名为 HugCoder 的代码补全模型。
推荐理由：完整给出从数据采集到 QLoRA 与全量微调的成本对比，以及本地部署路径，可迁移到自有代码库。
Hugging Face Blog精选AI 评分8282 Code Llama 发布：Llama 2 学会写代码
Meta 发布 Code Llama，基于 Llama 2 初始化并在 5000 亿 token 代码数据上训练，提供 7B、13B、34B 三种规格，另有 Python 专用版和指令微调版，采用与 Llama 2 相同的社区许可并允许商用。
推荐理由：梳理 Code Llama 三种规格与 Python 专用、指令微调变体的差异，并给出 Hugging Face 生态的接入方式与基准对比。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 BigCode 发布 StarCoder：面向代码的 15B 开源大模型
BigCode 发布 StarCoder 与 StarCoderBase 两个代码大语言模型，基于 GitHub 上 80 多种编程语言的宽松许可数据训练，参数量约 15B、训练 1 万亿 token，上下文长度超过 8,000 token。
推荐理由：BigCode 公开了 StarCoder 的权重、训练数据与评测结果，读者可据此判断开源代码模型当时的水平与许可条件。
OpenAI News精选AI 评分7070 OpenAI 发布 GPT-3 与 Codex 新版本，支持编辑和插入内容
OpenAI 发布 GPT-3 和 Codex 的新版本，可在已有文本中编辑或插入内容，而不再只是续写现有文本。
推荐理由：OpenAI 官方说明 GPT-3 与 Codex 新增编辑和插入能力，读者可了解模型从续写扩展到改写已有文本。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 从零训练代码生成模型 CodeParrot：Hugging Face 完整教程
Hugging Face 发布教程，介绍如何从零训练名为 CodeParrot 的 GPT-2 代码生成模型，用于自动补全 Python 代码。
推荐理由：完整给出从数据清洗、分词器训练到多卡训练循环的代码，可迁移到自建代码生成模型的预训练流程。
OpenAI News精选AI 评分6060 OpenAI 发布改进版 Codex，通过 API 开放私测
OpenAI 发布改进版 Codex，这是其将自然语言转换为代码的 AI 系统。该版本从今天起通过 API 以私测形式开放。
推荐理由：OpenAI 官方公布 Codex 改进版本并开放 API 私测，读者可了解自然语言转代码能力的接入方式。