在快速发展的软件工程领域，昆仑维吾尔族于 2025 年 6 月 20 日正式发布了其自主开发的代码智能基本模型 Skywork-SWE-32B，并使其成为开源模型，引起了业界的广泛关注。该模型在软件工程任务中表现出色，拥有 32B 的参数规模，已成为业内最强大的代码修复能力模型。
Skywork-SWE-32B 在 SWE-bench Verified 基准测试中实现了 38.0% 的 pass@1 准确率，创造了 OpenHands 代码框架下 Qwen2.5-Coder-32B 系列模型的最佳性能新纪录。通过引入测试时间扩展技术，该模型的性能进一步提高至 47.0%，超越了所有现有的 32B 参数规模以下的开源模型，并缩小了与一些封闭源代码模型之间的性能差距。这一成就标志着开源代码智能模型在性能上的一次重大突破，为开发者提供了更强大的工具。
为了解决当前市场上主流 SWE 任务数据集中的问题，昆仑维吾尔族团队建立了一个自动化的三阶段流程，用于收集和验证训练数据。在数据收集阶段，他们使用 GitHub API 从超过 150,000 个开源存储库中抓取信息，并通过一系列严格的筛选步骤，保留了 23,389 个任务样本。在验证阶段，该团队使用统一的命令生成和 Docker 环境构建技术来确保每个任务样本的有效性，最终生成了 10,169 个高质量样本。这种严谨的数据处理方法为模型的训练奠定了坚实的基础。
在代理轨迹生成阶段，该团队使用开源 OpenHands 框架，并结合商业大型模型作为基础，为每个任务执行多轮交互，全面记录代理的解决问题过程。最终，他们构建了 8,209 个高质量的验证轨迹，为 Skywork-SWE-32B 的训练提供了坚实的基础。通过这种方式，模型能够学习到更丰富的解决问题的策略和模式，从而提高其在实际应用中的性能。
Skywork-SWE-32B 的成功发布为软件工程代理的开发注入了新的活力，展示了其在处理复杂开发场景中的能力和潜力。该模型的开源不仅促进了技术的共享和交流，也为开发者提供了更多创新的机会。
Skywork-SWE-32B：软件工程领域的新标杆
在软件工程领域，智能代码模型正日益成为提高开发效率、降低错误率的关键工具。昆仑维吾尔族最新发布的 Skywork-SWE-32B 模型，以其卓越的性能和开源的特性，正引领着这一领域的新趋势。该模型不仅在基准测试中取得了优异的成绩，更通过创新的数据处理和训练方法，为软件工程代理的开发注入了新的活力。
性能卓越：刷新开源模型记录
Skywork-SWE-32B 模型在 SWE-bench Verified 基准测试中实现了 38.0% 的 pass@1 准确率，这一成绩在同等规模的开源模型中堪称翘楚。更令人瞩目的是，通过引入测试时间扩展技术，该模型的准确率进一步提升至 47.0%，显著缩小了与一些闭源模型之间的差距。这意味着开发者可以利用 Skywork-SWE-32B 模型，以更低的成本获得更高的性能，从而加速软件开发过程。
数据驱动：构建高质量数据集
为了训练出高性能的智能代码模型，高质量的数据集至关重要。昆仑维吾尔族团队深知这一点，因此他们建立了一个自动化的三阶段流程，用于收集和验证训练数据。该流程包括数据收集、验证和代理轨迹生成三个阶段，每个阶段都经过精心设计，以确保数据的质量和可靠性。
在数据收集阶段，团队利用 GitHub API 从超过 150,000 个开源存储库中抓取信息，并通过一系列严格的筛选步骤，保留了 23,389 个任务样本。这些样本涵盖了各种不同的软件工程任务，为模型的训练提供了丰富的数据来源。
在验证阶段，团队使用统一的命令生成和 Docker 环境构建技术来确保每个任务样本的有效性。通过这种方式，他们能够排除无效或错误的数据，从而提高数据集的质量。最终，他们生成了 10,169 个高质量样本，为模型的训练奠定了坚实的基础。
在代理轨迹生成阶段，团队使用开源 OpenHands 框架，并结合商业大型模型作为基础，为每个任务执行多轮交互。通过记录代理的解决问题过程，他们构建了 8,209 个高质量的验证轨迹。这些轨迹包含了丰富的解决问题的策略和模式，有助于模型学习到更有效的代码修复方法。
开源赋能：促进技术创新
Skywork-SWE-32B 模型的开源，无疑为软件工程领域带来了新的机遇。开源意味着更多的开发者可以免费使用该模型，并在此基础上进行二次开发和创新。这将极大地促进智能代码模型技术的发展，并加速其在实际应用中的普及。
此外，Skywork-SWE-32B 模型的开源还有助于建立一个更加开放和协作的软件工程生态系统。开发者可以共同参与模型的改进和优化，从而使其性能不断提升。这种开放的合作模式将推动整个行业的发展，并为开发者带来更多的机会。
未来展望：智能代码模型的无限可能
随着人工智能技术的不断发展，智能代码模型将在软件工程领域发挥越来越重要的作用。未来，我们可以期待看到更加智能、更加高效的智能代码模型出现，它们将能够自动完成更多的软件开发任务，从而极大地提高开发效率和质量。
Skywork-SWE-32B 模型的发布，无疑是这一趋势中的一个重要里程碑。它不仅展示了智能代码模型的强大潜力，也为未来的研究和发展指明了方向。我们有理由相信，在不久的将来，智能代码模型将成为软件工程领域不可或缺的一部分，为开发者带来更多的便利和价值。
案例分析：Skywork-SWE-32B 在实际应用中的潜力
为了更好地理解 Skywork-SWE-32B 模型的实际应用潜力，我们可以考虑以下几个案例：
自动化代码修复：Skywork-SWE-32B 模型可以用于自动化代码修复，帮助开发者快速定位和修复代码中的错误。这将极大地提高开发效率，并减少因错误代码而导致的问题。
代码自动生成：Skywork-SWE-32B 模型可以用于代码自动生成，根据开发者的需求自动生成代码片段或完整的程序。这将减少开发者的重复劳动，并加快软件开发速度。
代码质量评估：Skywork-SWE-32B 模型可以用于代码质量评估，帮助开发者评估代码的质量和潜在风险。这将提高代码的可靠性和安全性，并减少维护成本。
智能代码助手：Skywork-SWE-32B 模型可以作为智能代码助手，为开发者提供实时的代码建议和帮助。这将提高开发者的效率和创造力，并改善开发体验。
这些案例只是 Skywork-SWE-32B 模型应用潜力的一小部分。随着技术的不断发展，我们可以期待看到更多创新性的应用出现，为软件工程领域带来更大的变革。
数据佐证：Skywork-SWE-32B 的性能优势
为了更客观地评估 Skywork-SWE-32B 模型的性能优势，我们可以参考一些数据：
在 SWE-bench Verified 基准测试中，Skywork-SWE-32B 模型的 pass@1 准确率达到了 38.0%，高于同等规模的开源模型。
通过引入测试时间扩展技术，Skywork-SWE-32B 模型的准确率进一步提升至 47.0%，显著缩小了与一些闭源模型之间的差距。
昆仑维吾尔族团队构建了 10,169 个高质量的验证样本和 8,209 个高质量的验证轨迹，为 Skywork-SWE-32B 模型的训练提供了坚实的数据基础。
这些数据表明，Skywork-SWE-32B 模型在性能和数据质量方面都具有显著的优势，为开发者提供了强大的工具。
结论
Skywork-SWE-32B 模型的发布是软件工程领域的一项重要突破。它不仅在性能上取得了优异的成绩，更通过创新的数据处理和训练方法，为软件工程代理的开发注入了新的活力。该模型的开源将促进技术创新，并加速智能代码模型在实际应用中的普及。我们有理由相信，在不久的将来，智能代码模型将成为软件工程领域不可或缺的一部分，为开发者带来更多的便利和价值。
