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12月5日，字节豆包大模型团队推出了最新的代码大模型评估基准——FullStack Bench，涵盖了超11类真实场景，支持16种编程语言，并包含3374个问题。这一基准相比之前的评估标准，在更广泛的编程领域中能更准确地评估大模型的代码开发能力，推动了模型在现实世界编程任务中的优化。目前的主流代码评估基准，如HumanEval和MBPP，通常集中在基础和高级编程问题，而DS-1000则专注于数据分析和机器学习任务，且仅支持Python。xCodeEval则侧重于高级编程和数学领域，存在较大的应用场景和语言覆盖限
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["Magicoder是由UIUC和清华合作发布的全新代码大模型，仅使用了7B参数。","Magicoder采用OSS-INSTRUCT方法，生成多样、真实和可控的编码指令数据，对指令调整的重要性强调真实性。","在Python、其他编程语言以及数据科学库领域的性能评估中，Magicoder表现出色，特别是在DS-1000dataset上，改善了8.3个百分点。","Magicoder使用OSS-INSTRUCT方法，能够从开源代码中获得灵感，生成具有多样性和真实性的编码指令数据。","Magicoder发布开源所有数据和代码细节，标志着在代码生成领域迈出了重要的一步，展望未来，将带来更多的创新和进步。"]
["蚂蚁集团旗下CodeFuse代码大模型开源ModelCache大模型语义缓存","ModelCache架构包括adapter、embedding、similarity和data_manager模块","ModelCache可降低大型模型应用的推理成本，提升用户体验","命中缓存可将平均耗时降低10倍，提速率可达14.5%","ModelCache将继续优化性能和精度，提升召回时间和准确率"]
["DeepSeek（深度求索）发布了开源代码大模型 DeepSeek Coder","DeepSeek Coder 是一个智能代码助手，可以生成各种代码","DeepSeek Coder 已经在 Hugging Face 和 GitHub 上开源","DeepSeek Coder 在国际权威数据集的测试中表现出色","DeepSeek 致力于探索 AGI 的本质，将推出更多研究成果"]
["北大开源CodeShell-7B，性能超越同规模模型，开启智能代码助手时代。","CodeShell基于5000亿Tokens训练，在多项评测中表现出色。","团队开源CodeShell-Chat，支持对话、代码生成、补齐等功能。"]
["蚂蚁集团发布了 CodeFuse-CodeLlama-34B 的 4bits 量化版本","量化后的模型可用单张 A10 或 RTX4090 加载","量化后的模型在 Humaneval pass@1 指标上达到 73.8% 的表现","CodeFuse 是蚂蚁自研的代码生成专属大模型","通过提供智能建议和实时支持，提升开发者的研发效率"]
["代码大模型领域再次热闹起来，开源代码大模型 WizardCoder 一次通过率 73% 超越了所有闭源和开源模型。","WizardCoder-Python-34B-V1.0 成为了最新的 SOTA 开源代码大模型。","WizardCoder 的最新版本利用 Evol-Instruct 进行微调，在 HumanEval 上的通过率达到了 73.2%。"]