#代码生成

CodeT5-large预训练模型支持多语言代码处理，并在CodeXGLUE基准中展示了卓越的性能。

此项目提供多种量化模型版本，旨在优化代码生成任务中的性能与存储效率。可选范围包括小容量、质量损失较大的版本到大容量、质量损失低的版本，以满足各种需求。Q4_K_M与Q5_K_M模型在质量与容量间表现出良好的平衡。该项目使用llama.cpp进行量化，适合空间与性能有特定需求的开发者。

Qwen2.5-Coder项目通过5.5万亿训练令牌的使用，显著提升了代码生成、推理和修正能力。该模型支持长达128K的上下文长度，采用GPTQ 4位量化，并保持数学与通用能力优势。搭载transformers架构，具备RoPE和SwiGLU等技术，优化代码生成和处理过程。

CodeQwen1.5是一个基于transformer的语言模型，专注于代码生成。它支持92种编程语言，并能处理长达64K标记的上下文，适用于文本到SQL转换和错误修正。

CodeFuse-CodeLlama-34B是一款基于Llama2架构的代码生成模型,提供2位至8位多种GGUF量化格式。该模型支持CPU和GPU推理,具有优秀的代码理解与生成能力。开发者可根据硬件和性能需求选择合适的量化版本,实现高效部署。模型兼容llama.cpp、text-generation-webui等主流框架,便于快速集成使用。

StarCoder2是一个基于7B参数训练的代码生成模型，支持17种主流编程语言的代码理解与生成。模型采用先进的注意力机制和大规模上下文窗口，在代码补全和程序生成等任务中表现出色，支持多种硬件环境部署。

TinyStarCoderPy是一个基于StarCoder架构的164M参数AI模型，针对Python编程场景进行优化。该模型在100B规模的Python代码数据集上完成训练，具备代码生成和填空功能，支持8k上下文长度和多查询注意力机制，可用于GitHub代码开发环境中的编程辅助任务。

CodeBERT-CPP是基于Microsoft CodeBERT架构的C++代码分析模型，经100万步训练优化。该模型利用GitHub代码库数据进行掩码语言建模，主要用于CodeBERTScore评分系统，也适用于其他C++代码分析任务。作为开源项目，CodeBERT-CPP为开发者提供了一个专业的C++代码评估工具。

CodeT5是一个基于Transformer架构的代码处理模型，专注于通过标识符提升代码语义理解能力。模型支持代码摘要、生成、翻译等多种任务，在835万个CodeSearchNet数据集实例上完成预训练。其创新的标识符识别机制显著提升了代码理解和生成的效果。

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。

本项目针对DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct模型进行量化优化，提供20多种GGUF格式文件，大小从6GB到17GB不等。采用llama.cpp的imatrix技术实现高效压缩，同时保持模型性能。用户可根据硬件条件选择适合的版本，支持NVIDIA、AMD等平台的深度学习推理。

CodeLlama-7b-Python-hf作为Code Llama系列的Python特化版本，搭载70亿参数规模的优化Transformer架构。这款由Meta开发的模型通过预训练和精调，具备出色的Python代码补全和理解能力。模型支持商业及研究领域应用，使用需遵循Meta许可协议。

StarChat2-15b-v0.1是一款基于StarCoder2的开源语言模型，拥有160亿参数规模。该模型通过合成数据集微调，在MT Bench、IFEval聊天评测及HumanEval代码测试中展现了均衡性能。模型支持600多种编程语言，具备代码生成和对话交互功能。开发者可通过Transformers框架调用，需注意模型存在输出偏差等局限性。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF是一款开源的代码专用大语言模型，通过5.5万亿token的训练提升了代码生成和推理能力。模型采用transformers架构，参数规模为7.61B，具备32K-128K的长文本处理能力。该模型在保持通用能力的同时优化了编程相关任务，支持GGUF格式并可通过llama.cpp部署，适用于代码智能体等实际应用场景。

CodeT5是一个代码预训练模型，通过理解代码中的标识符语义提升性能。模型采用编码器-解码器架构，支持代码理解和生成等多项任务。在代码缺陷检测、克隆检测、代码总结、代码生成等任务中表现优异。其创新点在于能够准确识别和处理代码标识符，并结合代码注释实现自然语言与编程语言的有效转换。

DeepSeek MoE 16B Base是一个基于稀疏混合专家(MoE)架构的开源大语言模型，支持商业应用。模型使用bfloat16格式，可通过Transformers库调用，擅长文本生成和补全。它采用查询-键值对映射的注意力机制，高效处理自然语言处理任务。该项目遵循MIT许可，提供详细文档和示例代码，便于开发者集成使用。

OpenCodeInterpreter-DS-6.7B是一个结合代码生成和执行精炼的开源系统，基于deepseek-coder-6.7b-base模型。该项目在HumanEval和MBPP等基准测试中表现优异，通过执行反馈和人类反馈不断优化性能，为复杂代码任务提供高效且准确的解决方案。

Codestral-22B-v0.1项目提供了多种量化版本，包括Q8_0、Q6_K、Q4_K等，并支持IMatrix数据集的应用。用户可通过huggingface-cli下载这些文件，对于较大的文件，可使用gguf-split工具进行合并。更新版本修复了FIM标记缺失，并通过部分量化方法提升性能。项目涵盖的量化文件类型多样且灵活，满足不同的应用需求。

Granite-20B-Code-Base-8K是IBM推出的开源代码生成模型，旨在提升软件开发效率。模型通过3万亿标记的训练数据，支持116种编程语言，具备代码生成和修复等功能。在多个数据集的测试中表现良好，通过两阶段训练策略提高逻辑和指令执行能力，适合处理技术债务及漏洞检测等任务，广泛适用于企业应用。

基于Qwen2.5架构开发的代码特化大语言模型，通过5.5万亿token训练提升了代码生成、推理和修复能力。模型支持长文本处理，具备代码智能体和数学推理功能，采用transformers架构并集成多项先进技术，为代码开发提供全面的辅助支持

Qwen2.5-Coder-7B是一个基于Qwen2.5-7B训练的专业代码开发模型，在代码生成、推理和修复方面表现优异。该模型经过5.5万亿token的训练，支持128K上下文窗口，适用于代码助手和数学推理等场景。采用transformer架构，拥有76亿参数和28层注意力层，支持131,072个token的上下文长度。Qwen2.5-Coder-7B不仅优化了代码生成能力，还保持了数学和通用能力的优势，为代码开发和人工智能应用提供了全面的基础支持。

SantaCoder是一个基于GPT-2架构的代码生成模型，专门针对Python、Java和JavaScript三种编程语言优化。该模型通过GitHub代码库训练，使用236亿个代码token和float16精度，能够根据上下文高效生成代码片段。SantaCoder采用多查询注意力机制和Fill-in-the-Middle目标，通过代码注释或函数签名触发代码生成，而非直接响应指令。此模型为开发者提供了强大的代码补全和生成工具。

CodeLlama-13b-hf是Meta开发的13B参数大型语言模型，专注于代码生成和理解。作为Code Llama系列的基础版本之一，该模型支持代码补全和填充功能。它采用优化的transformer架构，于2023年上半年训练完成，适用于商业和研究用途。这一通用代码合成工具能有效处理多种编程任务，为开发者提供代码辅助功能。

CodeLlama-7B-Instruct模型的GPTQ量化版本由TheBloke优化，提供4-bit和8-bit多种量化参数组合。模型支持代码补全、填充和指令对话，可通过Python或text-generation-webui部署。经AutoGPTQ验证，兼容ExLlama和Hugging Face TGI等推理框架，适用于不同硬件环境和性能需求。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型，具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色，支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构，并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时，保持了数学和通用领域的性能，为代码智能助手等应用提供了坚实基础。

CodeLlama-34b-Instruct-hf是Meta开发的代码生成语言模型,采用34B参数规模并经过指令微调。该模型支持代码补全和指令对话功能,适用于多种编程语言开发。作为Code Llama系列的一员,模型基于优化的Transformer架构,通过大规模代码数据集训练,可用于代码合成和理解任务。

StarCoder2-7B-AWQ是经AWQ量化的大规模代码生成模型。它支持17种编程语言，采用分组查询注意力机制，具有16,384个token的上下文窗口。该模型在多项基准测试中表现优异，能生成高质量代码。量化后显著降低内存占用，便于部署应用。

此模型是Meta的Llama 3.2 1B Instruct的定制版本，专为Laravel 11文档查询而设计。能快速回应简单问题，并提供复杂问题的分步骤指导。可通过LM Studio、Jan、vLLM、llama.cpp等工具本地运行，适合经常处理Laravel 11的开发者。建议交叉验证重要信息，以减轻长文本处理中可能的偏差。

CodeLlama-7b-Instruct-hf是Meta开发的7B参数代码生成模型,基于优化的Transformer架构。它支持代码补全、插入和指令跟随,适用于多种编程语言,尤其擅长Python。作为Code Llama系列的一员,该模型提供安全的代码助手功能,可用于商业和研究领域。

deepseek-coder-6.7b-base是一个经过2万亿token训练的大规模代码模型。它支持多种编程语言，能够进行项目级代码补全和填充。该模型在多个编程基准测试中表现优异，16K的上下文窗口使其能够处理大型代码项目。这个开源模型允许商业使用，为开发者提供了强大的编码辅助功能。

Yi-Coder-9B-Chat-GGUF是一个支持52种编程语言的AI助手模型，具有128k的上下文长度。作为首个在LiveCodeBench上达到20%通过率的10B以下参数模型，它专门针对编程对话进行了优化。该模型由01-ai开发，bartowski提供基于llama.cpp的GGUF量化版本。用户可以在LM Studio中使用ChatML预设与模型进行交互，获取编程问题的解答。

Qwen2.5是一款大语言模型，专注提升编码和数学能力，同时优化指令跟随、长文本生成和结构化数据理解。支持29种语言，如中文和英语。具备更强的系统提示适应性，适合角色扮演和条件设置。AWQ量化4-bit版本72B模型具备因果语言模型结构，支持131,072个token的上下文处理和8,192个token的文本生成，适合长文本处理及多语言应用。

Gemma 2是由Google开发的27B参数模型，基于Gemini技术，适合中等VRAM用户。该模型能够处理多语言、代码和数学文本，尤其擅长生成代码和解决数学问题，弥补了8B和70B模型之间的空缺。其13万亿词元的训练量使其在多语言和编程语言上尤为出色，具有广泛的应用价值。

CodeLlama-70B由Meta开发，是针对代码生成和理解的语言模型。此模型通过预训练和微调，特别适合一般代码合成和指令遵循，具备更安全的部署特性。本页面为开发者提供了详细的安装指南、使用示例及模型架构信息，以便于代码建议和生成的实现。

SantaCoder模型专注于生成Python、Java和JavaScript的代码，通过1.1B参数和多查询注意力机制，在不同数据集上展现出卓越的性能。该模型使用2048个Token的上下文窗口，并以填充中间目标优化了精确度。通过专业训练过滤，SantaCoder提升了代码补全能力。此模型可在多个开发场景中应用，但需注意代码许可和归属要求。

Codestral-22B-v0.1是Mistral AI开发的模型，覆盖80多种编程语言的数据集，包括Python、Java、C等流行语言。该模型可通过mistral_common、mistral_inference和transformers库进行推理，支持用户消息生成代码和填空模式预测，适合软件开发者在VS Code等环境中使用。目前不具备内容审核机制，团队将继续改进以适应需审核环境的部署