Skywork-SWE-32B ： 昆仑万维开源的自主代码智能体基座模型

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主要介绍

Skywork-SWE-32B 是昆仑万维于 2025 年 6 月 20 日开源的自主代码智能体基座模型，专注于软件工程（SWE）任务。该模型在 32B 参数规模下实现了业界领先的仓库级代码修复能力，通过构建超过 1 万个可验证的 GitHub 仓库任务实例，打造出目前最大规模的可验证 GitHub 仓库级代码修复数据集，并系统性验证了大模型在软件工程任务上的数据缩放定律（Scaling Law）。Skywork-SWE-32B 在 SWE-bench Verified 基准测试中以 38.0% 的 pass@1 准确率创下开源模型纪录，应用测试时扩展技术后更提升至 47.0%，性能超越多数主流闭源模型，标志着开源代码智能体技术迈入新阶段。

功能特点

1. 仓库级代码修复：能够定位并修复 GitHub 仓库中的实际代码问题，涵盖从 BUG 定位到修复效果验证的完整闭环。
2. 多轮交互与长上下文处理：支持超多轮交互和超长上下文推理，能够处理复杂的代码修复任务。
3. 跨文件依赖与工具链调用：具备处理跨文件依赖和调用工具链的能力，能够在复杂环境中持续修复代码问题。
4. 高质量数据集支持：基于 Skywork-SWE 数据集训练，该数据集包含超过 1 万条高质量任务实例，覆盖主流开源项目及中小型代码库。

优缺点

优点：

• 性能卓越：在 SWE-bench Verified 基准测试中取得优异成绩，超越多数开源和闭源模型。
• 数据驱动：通过构建大规模、高质量的可验证数据集，系统性验证了数据缩放定律在软件工程任务中的有效性。
• 开源友好：模型权重、技术报告及数据集全面开放，便于社区进行二次开发和优化。

缺点：

• 计算资源需求：尽管模型参数规模为 32B，但训练和推理仍需要较高的计算资源。
• 多语言支持有限：目前主要支持英文代码仓库，多语言支持需进一步拓展。

如何使用

1. 访问项目地址：从 HuggingFace 模型库获取模型权重和技术报告。
2. 环境配置：安装必要的依赖库和框架，如 PyTorch、Transformers 等。
3. 模型加载：加载预训练模型或根据需求进行微调。
4. 输入指令：通过文本或代码片段输入修复指令，模型将生成修复后的代码。
5. 验证与优化：使用单元测试验证修复效果，并根据需要进行后处理和优化。

框架技术原理

Skywork-SWE-32B 基于开源 OpenHands 代码 Agent 框架，通过微调 Skywork-SWE 数据集的高质量智能体轨迹得到。其技术原理包括：

1. 数据收集与验证：构建自动化、结构化、可复现的 SWE 数据收集与验证流程，确保数据质量。
2. 模型训练：利用大规模、高质量的可验证数据集进行模型训练，系统性验证数据缩放定律。
3. 测试时扩展技术：引入测试时扩展技术（TTS），进一步提升模型性能。

创新点

1. 仓库级代码修复能力：在开源 32B 模型规模下实现了业界最强的仓库级代码修复能力。
2. 大规模可验证数据集：构建了超过 1 万个可验证的 GitHub 仓库任务实例，为模型训练提供坚实基础。
3. 数据缩放定律验证：系统性验证了大模型在软件工程任务上的数据缩放定律，为后续模型发展提供理论基础。
4. 开源策略：坚定开源策略，助力社区在大语言模型驱动的软件工程研究中持续演进。

评估标准

1. 代码修复准确率：在 SWE-bench Verified 基准测试中评估模型的 pass@1 准确率。
2. 性能对比：与同等参数规模的开源模型及参数量更大的闭源模型进行性能对比。
3. 数据集质量：评估数据集的规模、质量和多样性，确保模型训练的有效性。
4. 工程实用性：评估模型在实际软件开发场景中的表现，如修复效率、代码质量等。

应用领域

1. 软件开发：辅助开发者进行代码修复、优化和测试，提高开发效率和代码质量。
2. 代码教育：作为教学工具，帮助学生理解代码问题的解决过程，提高编程能力。
3. 代码研究：为研究人员提供实验平台，用于探索大语言模型在软件工程任务中的应用。
4. 企业开发：集成到企业内部开发工具中，自动化处理代码问题，减少人工干预。

项目地址

• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/Skywork/Skywork-SWE-32B
• 技术报告：https://huggingface.co/Skywork/Skywork-SWE-32B/resolve/main/assets/Report.pdf