KAT-Dev-72B-Expは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに使用される720億パラメータのオープンソース大規模言語モデルで、SWE-Bench Verifiedベンチマークテストで74.6%の正解率を達成し、KAT-Coderモデルの実験的な強化学習バージョンです。

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SWE-agent-LM-7Bは、ソフトウェアエンジニアリング分野向けに特別に設計されたオープンソースの言語モデルで、Qwen2.5-Coder-7B-Instructをベースに微調整して訓練されています。このモデルは、ソフトウェアエンジニアリング関連の問題を効果的に解決し、開発者にインテリジェントなサポートを提供し、重要な実用的価値を持っています。

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Devstral 1.1は、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発したスマート大規模言語モデルで、ソフトウェアエンジニアリングタスク向けに設計されています。このモデルはSWE-benchベンチマークテストで優れた成績を収め、オープンソースモデルのトップにランクインしており、240億のパラメータと128kトークンの長いコンテキストウィンドウを持っています。

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Devstralは、ソフトウェアエンジニアリングタスク用に特別に開発された大規模言語モデルで、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発しました。SWE-benchベンチマークテストで優れた成績を収め、1位のオープンソースモデルです。

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Kimi-Dev-72Bは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに使用されるオープンソースのコーディング大規模言語モデルで、SWE-bench Verifiedでオープンソースモデルの中で最良の成績を収めています。

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Devstralはコードリポジトリ探索とソフトウェアエンジニアリングエージェントタスクに特化した240億パラメータの言語モデルで、SWE-benchで優れた性能を発揮します。

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これはSWE-bench/SWE-agent-LM-32Bモデルから変換された4ビット量子化バージョンで、ソフトウェアエンジニアリングタスクに最適化された言語モデルです。

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SWE-smithツールキットでトレーニングされたソフトウェアエンジニアリング専用言語モデル、Qwen 2.5 Coder Instructでファインチューニング済み

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Qwen2.5-Coder-32B-Instructをファインチューニングしたレビューモデルで、コードソリューションの品質評価に使用され、SWE-BenchベンチマークでSOTA成績を達成

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