CodeGeeX4

开源多语言代码生成模型的新突破

CodeGeeX4 代码生成多语言模型 AI编程开源 Github 开源项目

CodeGeeX4-ALL-9B是一个基于GLM-4-9B训练的多语言代码生成模型。它提供代码补全、生成、解释等多项功能，并支持网络搜索、函数调用和仓库级代码问答。作为参数量低于10B的代码生成模型中性能最佳的一款，CodeGeeX4-ALL-9B在多个公开基准测试中表现优异，在某些方面甚至超越了参数量更大的通用模型，体现了其在推理速度和模型性能之间的出色平衡。

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Yi-Coder-9B-Chat-GGUF - 支持52种编程语言的大上下文AI编程助手

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Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 基于5.5万亿数据训练的大规模代码生成模型

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Qwen2.5-Coder-7B-Instruct的量化版本模型，经过5.5万亿数据规模训练，具备代码生成、推理和bug修复等核心功能。模型支持128K长文本处理，可满足大规模代码开发需求。基于llama.cpp实现量化，在保持原有性能的同时优化了模型部署效率。

starcoder2-15b-GPTQ - 支持600多种编程语言的大规模代码生成模型

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starcoder2-15b-GPTQ是一个经GPTQ量化的15B参数代码生成模型，支持600多种编程语言。它采用分组查询注意力机制和滑动窗口注意力，具有16,384个token的上下文窗口，在4万亿以上token上训练。模型可生成代码片段，但可能存在缺陷，使用时需谨慎。提供多种精度和量化版本，适应不同硬件需求。

starcoder2 - 先进的多语言代码生成模型家族

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StarCoder2是一系列代码生成模型，包括3B、7B和15B参数规模。模型在600多种编程语言和自然语言文本上训练，使用分组查询注意力机制，具有16,384个token的上下文窗口。支持代码补全、多GPU部署和量化推理，提供使用说明和微调指南。StarCoder2在代码生成任务中表现优异，是开发者的有力工具。

deepseek-coder-33B-instruct-AWQ - 高性能AWQ量化版本的代码生成AI助手

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DeepSeek Coder 33B Instruct模型的AWQ量化版本由TheBloke制作,在保持原模型性能的同时显著降低内存占用。该模型基于2T代码和语言数据训练,支持多种编程语言的代码生成、补全和填充。用户可通过text-generation-webui、vLLM和HuggingFace TGI等工具进行模型推理,适合在资源受限环境中部署使用。

codellama - 基于Llama 2的多功能代码生成模型

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Code Llama是基于Llama 2开发的代码语言模型系列，提供多种功能变体。这些模型支持代码补全、处理大规模输入和零样本指令跟随。项目包含基础模型、Python专用模型和指令跟随模型，参数规模从7B到34B不等。经过16k令牌序列训练，模型在处理长达100k令牌的输入时表现优异。Code Llama为开发者提供了适用于多种编程任务的代码生成工具。

glm-4-9b - 开源预训练模型GLM-4-9B实现多语言及多任务处理能力

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作为GLM-4系列的开源版本，GLM-4-9B在语义理解、数学计算、逻辑推理等方面展现出优秀性能。模型支持26种语言处理、多轮对话、代码执行及工具调用功能，具备128K上下文处理能力。其扩展版本包括支持1M上下文的Chat版本和支持视觉任务的GLM-4V-9B多模态模型。

CodeLlama-34b-hf - 面向代码生成与理解的大型语言模型

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这是一个预训练和微调的语言模型，专注于代码生成和理解，参数规模可达34亿。适用于多样化的代码合成任务，特别针对Python进行了优化。基于Transformer架构，该模型为商业应用和研究提供了安全可靠的支持。

AutoCoder - 新一代代码生成模型，自动安装和运行所需包

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AutoCoder发布了新一代代码生成模型，其测试准确率超过了GPT-4 Turbo。主要功能包括自动安装和执行所需包，解决了之前模型仅在验证代码时启动解释器的问题。该模型支持多个数据集，提供详细的快速入门指南，适合在Linux环境中部署，适用于高效代码生成和执行需求的用户。

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