aiXcoder-7B

多语言代码生成模型提高开发效率与代码质量

aiXcoder-7B 代码生成大语言模型 AI编程模型训练 Github 开源项目

aiXcoder-7B是一个支持多种编程语言的代码生成模型。该模型在代码补全、理解和生成方面表现优异，经过1.2万亿唯一标记的训练，采用了针对实际代码生成场景的预训练任务和上下文信息设计。aiXcoder-7B提高了代码补全和生成的效率与准确性，未来还将优化测试用例生成和代码调试等功能，为开发者提供更全面的编程支持。

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aiXcoder - 国内首创的AI代码自动补全工具

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aiXcoder，国内首款深度学习驱动的智能编程辅助工具，覆盖多个编程领域。该工具能准确预测程序员意图，自动补全代码片段，极大提升编码效率与质量。它使程序员能够告别传统逐字编程，通过简单一键确认便完成代码生成。

Qwen2.5-Coder-7B - 新一代多语言编程模型具备出色的代码生成与长文本处理能力

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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。

deepseek-coder-6.7b-instruct - 多语言代码生成与补全的开源AI模型

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deepseek-coder-6.7b-instruct是一个基于2T代码和自然语言数据训练的开源AI代码模型。该模型支持多种编程语言，提供1.3B至33B不同规模版本，在HumanEval等多个基准测试中表现优异。它具有16K窗口大小和填空任务能力，支持项目级代码补全和插入。这个模型适用于各种代码生成和补全任务，为开发者提供了强大的编程辅助工具。

starcoder2-3b - 多语言代码生成模型专注17种主流编程语言

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StarCoder2-3B是一个基于30亿参数训练的代码生成模型,专注于17种主流编程语言。该模型采用分组查询注意力和滑动窗口技术,具有16384个token的上下文理解能力。StarCoder2-3B可根据上下文生成代码片段,适用于多种代码生成和补全任务,但生成的代码可能需要进一步优化。模型在大规模多语言代码数据集上训练,旨在提供灵活的编程辅助功能。

starcoder2-7b - 支持17种编程语言的开源代码生成模型

GithubHuggingfaceStarCoder2代码生成开源项目机器学习模型编程语言自然语言处理

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。

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。

Yi-Coder-9B - 涵盖52种编程语言的高效代码生成模型

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Yi-Coder系列拥有高效的代码生成能力，支持52种编程语言，尤其在长文本上下文使用表现出色，最多128K tokens。Yi-Coder-9B-Chat在LiveCodeBench中达23%通过率，适用于代码生成与智能交互。详情参见Yi-Coder博客和README。

deepseek-coder-6.7B-base-AWQ - 大规模训练的代码语言模型，支持项目级代码补全和填充

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deepseek-coder-6.7B-base是一个在2万亿token上训练的大规模代码语言模型。采用16K窗口大小和填空任务训练，支持项目级代码补全和填充。在多个编程语言基准测试中表现优异，擅长代码补全、生成和理解。模型由87%的代码和13%的中英文自然语言构成，可支持多语言编程任务。

CodeGeeX4 - 开源多语言代码生成模型的新突破

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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。

CodeLlama-7b-hf - 基于7B参数的代码生成与理解模型

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CodeLlama-7b-hf是Meta开发的代码生成和理解预训练语言模型，拥有70亿参数。该模型支持代码补全和填充功能，适用于多种编程语言。作为Code Llama系列的基础版本，它采用优化的Transformer架构，为开发者提供了处理各种代码相关任务的工具。该模型可帮助提高编程效率，但用户应注意其输出可能存在不准确性，建议在部署前进行安全测试和调整。

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