快科技6月17日消息，月之暗面推出了針對軟件工程任務的全新開源代碼大模型Kimi-Dev-72B。
该模型在SWE-bench Verified編程基准測試中取得了全球最高開源模型水平，以僅72B的參數量，超越了剛發布不就、參數量達671B的新版DeepSeek-R1。
該模型通過大規模強化學習進行優化，能夠自主修補Docker中的真實存儲庫，並且只有當整個測試套件通過時才會獲得獎勵，從而確保了解決方案的正確性和穩健性。
Kimi-Dev-72B的设计理念和技术细节包括BugFixer和TestWriter的组合、中期训练、強化學習和测试时自我博弈。
其中，BugFixer和TestWriter的互補設計奠定了模型的基礎，使其在修複錯誤和編寫測試方面表現出色。
中期訓練則通過約1500億個高質量的真實數據，增強了模型對實際Bug修複和單元測試的理解。
強化學習阶段则专注于提升其代码编辑能力，使其在文件本地化和代码编辑方面表现出色。
目前，Kimi-Dev-72B已在Hugging Face和GitHub上提供下载和部署，包括模型权重、源代码等。
（舉報）
蓝戟元生代MaaS平台推出"Kimi K2×Claude CodeUI"AI编程解决方案，通过国产首个万亿参数MoE架构开源模型Kimi K2驱动Claude Code，实现本地化部署。该方案具有三大优势：1）成本直降90%，免翻墙使用；2）支持128K超长上下文处理，编程能力超越主流模型；3）提供600万token免费额度。平台采用交互式界面设计，支持移动端操作和WebSocket通信，集成文件管理、Git工具和会话追踪功能，?
本文對比分析了Kimi-K2-Turbo-Preview和Qwen3-Coder-Flash兩款AI大模型在開發者選型中的表現。K2-Turbo采用MoE架構，激活參數32B，支持128K上下文，在代碼調試和自動化流程方面表現突出；Qwen3-Coder爲480B參數的MoE模型，原生支持256K上下文，擅長大規模代碼庫理解和API集成。二者在中級任務表現接近，但K2在複雜可視化任務更優，Qwen3在多輪Agent調用更穩定。建議根據需求選擇：注重調試自動化選K2，需要長上下文支持選Qwen3。推薦使用AIbase模型廣場進行高效選型對比。
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