开源代码模型Seed-Coder由字节跳动发布，以80亿参数推动编程新潮流
发布时间：2025-05-12 10:46:37 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：72 次
字节跳动Seed团队正式推出全新开源代码模型Seed-Coder，以其卓越的代码生成、补全、编辑及推理能力引发业界广泛关注。作为一款8B参数规模的模型，Seed-Coder在多个基准测试中超越同级别竞品，展现出强大的编程潜力和高效的数据处理设计。
模型概览:8B参数，32K上下文，MIT协议开源
Seed-Coder是一个专注于代码生成、编程和软件工程任务的模型系列，包含三个主要变体:
Seed-Coder-8B-Base:基于模型为中心的代码数据预训练，奠定坚实基础。
Seed-Coder-8B-Instruct:通过指令微调优化，擅长响应用户编程意图。
Seed-Coder-8B-Reasoning:强化推理能力，适用于复杂软件工程场景。
该模型支持32，768tokens的上下文长度，采用宽松的MIT开源协议，完整代码已发布至Hugging Face，方便开发者自由使用与二次开发。Seed-Coder的前身是doubao-coder，基于Llama3结构，参数量约为8.25亿，结合分组查询注意力（GQA）机制，确保高效性能表现。
核心亮点:模型为中心的数据处理范式
Seed-Coder的最大创新在于其**“模型为中心”的数据处理方式**，大幅减少人工干预，提升数据筛选效率。字节Seed团队提出利用小型语言模型（LLM）自动策划和过滤代码数据，取代传统的手工规则。这种方法通过以下步骤实现:
质量过滤:基于DeepSeek-V2-Chat训练的评分模型，从22万+份代码文档中筛选高质量数据，评估维度包括可读性、模块性、清晰度和可重用性。
提交数据优化:从14万个高星级GitHub仓库中提取7400万个提交记录，格式化为代码变更预测任务，生成约1000亿token的预训练语料。
多阶段预训练:结合文件级代码、网络数据、高质量数据集及长上下文数据，通过Fill-in-the-Middle（FIM）和Suffix-Prefix-Middle(SPM)训练增强上下文感知能力。
这一范式不仅提升了模型的代码生成质量，还为未来AI驱动的数据处理提供了新思路。
性能表现:多项基准测试夺冠
Seed-Coder在编程领域的表现令人瞩目，尤其在以下基准测试中取得领先:
SWE-bench:软件工程任务评测，展现出色的代码修复与生成能力。
Multi-SWE-bench:多语言代码修复基准，验证其跨语言通用性。
IOI:国际信息学奥林匹克相关任务，凸显强大的代码推理能力。
相较于Qwen3-8B和Qwen2.5-Coder-7B，Seed-Coder在Aider测试中自测得分约57.1，展现出更优的编程水平。其8B参数规模虽小，却凭借精细的数据处理和训练策略，实现了媲美更大模型的性能，堪称“轻量级王者”。
字节跳动近期在AI领域的动作频频，Seed-Coder的发布是其开源战略的重要一环。除了代码模型，字节还开源了视频生成模型和推理模型，致力于降低AI开发门槛，构建开放的生态系统。Seed-Coder的MIT协议和Hugging Face代码发布，进一步体现了字节对全球开发者社区的支持。
小编观察到，字节Seed团队通过模型驱动的数据处理和高效训练方法，不仅推动了代码生成技术的进步，也为AI在软件工程领域的应用开辟了新可能性。未来，Seed-Coder有望在自动化编程、代码审查和教育等领域发挥更大作用。
Seed-Coder开启智能编程新未来
作为字节跳动在AI编程领域的最新力作，Seed-Coder以其创新的数据处理范式、卓越的性能表现和开放的生态策略，为开发者提供了一款高效、灵活的代码生成工具。小编将继续跟踪字节Seed团队的动态，为读者带来更多前沿AI技术的深度报道。
项目:https://github.com/ByteDance-Seed/Seed-Coder
字节跳动于2025年5月8日正式发布了开源代码模型Seed-Coder，这是一款参数量为8B的开源代码模型系列。以下是关于Seed-Coder的详细介绍：
模型版本
Seed-Coder包含三个版本：
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Seed-Coder-8B-Base：基础模型，适用于代码补全等任务。
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Seed-Coder-8B-Instruct：指令调优模型，在编程任务中表现出色，拿下多个测试基准的SOTA（State-of-the-Art）。
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Seed-Coder-8B-Reasoning：推理增强模型，在复杂推理任务中表现优异，例如在IOI 2024上超越了QwQ-32B和DeepSeek-R1。
技术特点
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架构：基于Llama 3结构，参数量为8.2B，包含6层，隐藏层大小为4096，采用分组查询注意力（GQA）机制。
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数据处理：提出“模型中心”的数据处理方式，通过模型自身生成和筛选高质量训练数据，减少人工预处理工作量。数据来源包括GitHub代码、仓库级代码、Commit数据和代码相关网络数据。
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上下文长度：支持32K超长上下文，能够处理复杂的代码文件和项目。
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性能：在同等规模的开源模型中达到了最先进的性能，甚至超越了一些参数量更大的模型。
开源信息
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开源协议：采用宽松的MIT开源协议，完整代码已发布在Hugging Face，方便开发者使用和研究。
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训练数据：使用6T tokens进行训练，数据经过严格筛选和预处理，确保高质量。
应用场景
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代码生成与补全：能够高效生成和补全代码，提高开发效率。
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复杂推理任务：Reasoning版本支持多步推理编程，适用于算法竞赛和复杂数据处理任务。
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代码优化建议：基于对代码逻辑的深入理解，为现有代码提供优化建议。
Seed-Coder的发布为开源代码模型领域带来了新的突破，其高效的参数利用和强大的代码生成能力有望引领编程新风潮。
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