Praeita kova · 2026-07-03 UTC
Code Generation Susirėmimas — 2026 m. liepos 3 d.
Iš Code Generation kategorijos. 9 įvertinimai pateikti tarp 4 kovotojų. DeepCoder-14B-Preview laimėjo vainiką.
Galutiniai rezultatai
Dalyviai
Kovotojai
Kiekvieno šioje kovoje dalyvavusio įrankio profiliai, surikiuoti pagal galutinį rezultatą.
DeepCoder-14B-Preview
Atvira rinkos 14B kode priskiriama sistema, išgauta iš DeepSeek-R1 ir Qwen-14B, kuriant didelius kodo generavimo gabumus.
DeepCoder-14B-Preview yra atvirojo kodo pagaminto didysis kalbos modelis, skirtas programavimo deriniamis. Sudarytas remiantis DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-14B bazės, jis paveldi žaidimo kokybė derinio galią, nors yra paprastintas skirtas daugelio programavimo kalbų softwarevairo uždaviniams. Modelis geriai tinka programavimo specialistams, kurie ieško savų tinklo varianto uždaromis programavimo pagalbos. Šis modelis gali atlikti užduotis kaip programavimo funkcijų kūrimas iš prielaidų naturaliuoju kalbos, debugavimas egzistuojančios programos, įrenginų paaiškinimas, bei algoritmų problemų šešė. Jo 14B parametų dydis suteikia išlaikymo tarp galimybės ir reikiamų įrangos reikalavimų, kad jis galėtų eiti tiesiogiai arba vidinėje arba mažosios molio kloudo kartos kartų duomenų. Praegintas DeepCoder-14B turėsite naudoti keliuose atvejuose - bandymuose, moksliniame tyrime bei integravimas į programinės sąsajų sandraus pipeline, neišvengiamoje atveju - po tolesnio apžvalgininko apžiūros be tolesnės naudojimesi kritinio veikimo produkcijos režimuose.
Kriterijų išskirstymas
- Kodo generavimas iš gamtos kalbos užduočių
- Programavimo talpyklų parametrai
- Grandinės išminties tyrinėjimas kodo pataisymui
- Išgauta iš DeepSeek-R1 ir Qwen-14B
- Atviros talpos lokaliniui deployavimui
- Priimtinės talpos užtvarėjimo ir tyrinėjimo
Codename Goose
Atviras, mašininis AI agentas, automatizuojantis kompleksinius inžinerijos užduotis, siekiant padidinti programinės įrangos produktivumą.
Codename Goose, dar kitaip vadinama geusas, yra atviro kode, įrenginio mažojoju kompiuteriu vykdančios AI agentas, kuris automatuja sudėtingus inžinierių užduotis ir praplėtų programuotojų efektyvumą dirbant. Tai vienplačios naudojimosi AI agentas, kuris gali būti naudojamas įvairiuose uždaviniuose už kodo, tokiuose kaip mokslo tyrimai, rašymas, automatizacija, duomenų analizė. Žvirblių AI agentas prieinamas kaip savitausis darbalaukis macOS, Linux ir Windows sistemoms, pilna komanda terminalo užduočių sąrašams ir API, kuris gali būti įgalintas vietose. Tai buvo sukurtas iš RUST, kuris suteikia našumą ir prieinamumą. Žvirblių bendradarbiauja su daugiau kaip 15 pateikėjais, žymių jų iršį, atskirų jų Google bei Azure bei naudoja API klavių arba esančių prenumeratų ACP peržiūrą. Vienas iš įspūdingiausių galių, kuriuos pasiūlo goose, - tai galimybė prisijungti prie virš 70 papildymų per Model Context Protocol atviro standarą. Šis leidžia programistams papildyti veiklą AI agento ir integruoti jį su kitomis priemonėmis ir paslaugomis. Goose taip pat yra dalis Agentic AI Foundation (AAIF), kurioji priklauso Linux Foundation, kurios pasiteiršo tam tikra šablonu programinėms sąsajoms ir valdymui. Geismoji Goose agente gali būti naudota automatizuojant įvairius uždavinius, kad ir kodų sugestijas, įdiegimą, įvykį, redagavimą ir testavimą, naudodama nors ir didelius kalbų modelius (LLM). Ji yra suprojektuota, kad būtų išplėsta, leidžiant programavimo specialistams kurti savo pristatymus su uždaromiems leidžiamajam apdare ir pritaikymui, papildiniais ir ženkle. Bendrai tikslas - Goose yra atviri šaltiniai AI agentas, kuris gali svarbiai padidinti programinės įrangos kūrėjų produktyvumą ir automatizuoti kompleksius inžinerinius uždavinius. Jų fleksibilitetas, išplėstamumas ir galimybės veikti su daugiausia provideriais ir papildiniais padeda Goose kėlitis stipriam vystymosi instrumentu programuotojams ir tyrimų darbuotojams visuomene.
Kriterijų išskirstymas
- Praktikuoja 15+ taupuotojų
- Greiama per API
- Siekia 70+ papildymų per MCP atviro standarti
- Geriai veikia egzistentiniuose abonementuose via ACP
- Pagaminta via savarankiškių papildymų ir taupuotojų konfigūracijų
Kiro AI yra AI galiąją IDė, kuri leidžia programininkams ir komandomi efektyviai pervedėti projektus į pristatomojo kodą. Tai siekia daryti per spec-dribėjimo metodika, kuri užtrunka į pagrindinius reikalavimus, architektoninius schemus bei seriją užtrunkamų uždasnių, vykdomų paralelių agentų. Kiro taip pat patvirtina kodų teisingumą, naudojant savybių pagrindės pabaidžiančiasios, sumažinant klaidų skaičių, kurios praeidžia uniteto testavimą, bet pralaužiasi pristatymo metu. Platforma kuriamos, kad priteisintų struktūrą į AI kodavimą, taip pat tikint, bei saugesnį, tvarkytinį, bei sutiką iš pradžios rezultatą. Kiro parama plačių funkcijų, tarp jų – planavimas su specifikacijomis, implementavimas naudojantis paraleliniais agentais, bugų paieška su pagrindu pagal savybes, bei integravimas su GitHub arba GitLab, leidžiant įvertinti kodą. Taip pat leidžia programuotojams pasirinkti geriausią modelį kiekvienam užduožiui ir naudoja populiarius modelius, tokį kaip Anthropic Claude. Platforma taip pat atvira ir išvystyta pagal atvirus standartus bei yra verslo paslaugų modeliais pritaikyta, siūlanti kredito pagrinditą modelį be dieninio ar savaitinių limitų, ID ir SSO rinka autentikacijos bei administratoriaus kontrolių. Kiro yra įvertinta inžinierius pasaulyje už savo patį pristatant reikalingus įmonių procesus naudodami dokumentus ir specifikacijas, sūpuojant naujas funkcijas, ir pradėjus vartotojų vertės priėmimą greitesnį. Ji yra stiprus sąjungovas pradžios įmonėm, pagal nepripažįstamus turinius ir specifikacijas atliekami dokumentai pasidarė labai tvirtaisi ir visą vystymasis tapo lengvesnis, taip pat įmanoma didinti skaitmeninę skalė, naudodamas technologiškai patikslesnę programinę įranga. Bendriai, „Kiro AI“ yra stiprus žrėžtelis programavimo specialistams ir komandoms, kurie ieško efektyviai periteisinti projektais iš produkcijos gatavaus kodą, todėl jo dėmesio speficiku aiškintame programavime, kodo tikslumui ir komercinio lygio galiams padeda tikrai įdomioji opcija taikymui gerinti programavimo darbo sąvykęs.
Kriterijų išskirstymas
- Kodo plano prieš matomuji generavimo pagalbą
- Kodas prieš matomuji palarįs
- Refactoringo ir deubagogo pagalbą
- Projektų kūrimą pagal promtą
- Integruota kūrimo sritis
- Parametrų raiška
SWE-1 ai coding model
Šiaurės vėjas savo namų AI modelio šeimai išbere naudoti visuomeninės programinės įrangos projektuoti sroviui.
SWE-1 yra šeima AI kodų modelių kurta Windsurf bendrovės, kurios tikslas - pagauti pagalba bei veiksmingos programinės inžinerijos užduotis aplink IDE ir susijusias produktas. Nedoro koncentruotis ties tik kodinio pabaigtuvio funkcionalumu, modeliai buvo atskaitojami už platesnę inžinerijos ciklą, užėmusiai šimtmečių sąrašus, navigacijos didelėse reposituotuvėse bei bendradarbiavimą ties žmogaus kūrėjais per ilgus sesijas. Šešėlio linija gali imティ diferencių dydžiai ir gebėjimo sluoksniai, leidžiant Windsurfu routuoti lėktesius užduocius kaip autocomplete, greitesnėms variantams, išsiaiškinant tik slapčiau gebėjime įrenginiams ir atlikinėti kompleksiškus sąrašų apmokymus, redaktorius ir agentų darbus. Dėl to, kad modeliai yra išmokyti realiu developerio veiksmu, juos tiksluose išmaniau peržiūrėti nesuplėsti stadijos, kelias pakeitimai ir įrankių naudojimą nei bendrosios tikslų LLMs. SWE-1 yra labiausiai naudingas ekipai, kurios jau dirba sistemoje Windsurf, norinčioms būti su integruota kodinio modelio sistema, o ne paprasta chatbahta, pritartinama prie redaktoriaus.
Kriterijų išskirstymas
- SVE-1 kodinio modelio šeima pasiruošta programinės įrangos kūrimui.
- Programos repositario susipažinimas.
- Parametrų supratai ir daugiaženklėse taisyklėse.
- Automatoišis ir žodžių pasirinkimo režimai.
- Integravimas su Šiaurės vėjo Cascade workflows.
- Dėžuose, kurios yra lengvesnios, ašiniose ir sunkvesniosios variantai.