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猫眼影戏记者 刘兆君 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
衡宇 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
又一其中国新模子被推到聚光灯下,刷屏海内外科技圈。
IQuest-Coder-V1模子系列,看起来真的很牛。
在最新版SWE-Bench Verified榜单中,40B参数版本的IQuest-Coder取得了81.4%的效果,这个效果甚至凌驾了Claude Opus-4.5和GPT-5.2(这俩模子没有官方资料,但外界普遍推测参数规模在千亿-万亿级)。
Oh~Tiny Core, Titan Power。
好,看到这里我盲猜许多人肯定已经最先边摇头边笑了。
事实这年头,benchmark的权威犹在,但说服力似乎已经大不如前了。
那咱们就看看这个模子跑出来的case——
Prompt:编写一个网页来展示一个逼真的太阳系模拟。
然后你将获得:
可以自由切换种种视角,让画面暂停、放大,调解公转速率也ok。
选中详细的行星,还会跳出响应的名字和简朴先容。
现在,这套代码大模子系列已经在GitHub和抱抱脸上开源。
有一个重点一定要划。。
这个模子团队IQuest,和DeepSeek团队一个路数,都出自中国的量化私募。
背后公司就是北京版幻方量化——九坤投资。
(两家公司都是业内公认的量化私募头部)
X、Reddit等平台上,关于IQuest-Coder的新闻和对中国量化公司杀入AI模子战场的讨论已经满天飞了。
有网友一脸unbelievable地问出了令他惊讶的问题:
中国量化公司究竟吸纳了些什么人才,才华把模子训练成这样???
Ok,一起来看看这套模子的详细情形吧~
IQuest-Coder-V1系列
从定位上看,IQuest-Coder-V1是一套笼罩多个参数规模与使用场景的家族版本,专注于代码天生、代码明确与软件工程使命的模子系列。
参数有7B、14B和40B的,每个规模均提供Instruct和Thinking两种版本。
其中,Instruct偏向指令追随与工程使用,更高效;Thinking强化重大推理和多步问题拆解,响应时间更长。
特殊提醒各人注重一下,40B参数规模的IQuest-Coder-V1特殊提供了Loop版本,用于探索更高的参数使用效率。
与盘算成内情似的模子相比,IQuest-Coder-V1-40B-Loop的HBM和KV Cache开销显著降低,而吞吐量大幅提升。
仅增添约5%的训练本钱,Loop架构下,40B模子抵达数百亿参数MoE模子的水平。
在架构设计上,IQuest-Coder-V1系列强调了“工程友好”和“长上下文可用性”。
官方在GitHub上给出的四点架构特征划分是:
分组盘问注重力(Grouped Query Attention,GQA)以实现高效推理原生支持128K上下文长度词表大。76800个token循环变体接纳了具有共享参数的循环Transformer设计,该设计在两个迭代历程中坚持一致。
首先说说GQA的引入。
通过镌汰KV头数目来降低推理阶段的显存占用和盘算压力,对长上下文场景超等友好。
其次,模子原生支持128K上下文长度。这就让模子有能力直接处置惩罚完整代码客栈、跨文件依赖以及大规模工程上下文。
第三,76800个token的词表巨细,更贴近真实代码情形中频仍泛起的标识符、路径名和符号组合。
最后,在Loop变体中,模子接纳了具有跨两次迭代共享参数的循环Transformer设计,用重复盘算换取更高的参数使用率,在不线性扩大模子规模的条件下提升性能。
作者刻意指出,这和早期Parallel Loop Transformer差别,去掉了token shifting和inference trick,更强调推理阶段的稳固性。
这些特征组合在一起,有利于模子在真实软件工程场景中跑得更好。
来看官方展示的更多case。
Prompt 1:构建一个粒子-文本动画,知足以下要求。
文本采样:将给定文本(例如,IQuest)在 Canvas 上转换为由数百个小粒子组成的点阵。状态:每个粒子都有一个目今位置和一个目的位置(形成文本)。交互式物理效果:当鼠标靠近时相互倾轧和散开;当鼠标移开时平滑地弹回。视觉效果与缓动:随机/渐变颜色,用于整体运动的缓动效果。
Prompt 2:构建一个实时像素沙盒游戏。
通过按钮切换沙子、水、石头和酸液;在画布上涂画可天生具有差别颜色的元素;大规模更新依然流通;元素会自然着落并流动。
Prompt 3:构建一个完整的单文件HTML5 Canvas太空射击游戏,具有复古霓虹美学和显着的战斗反响。
视觉气概:玄色配景,高饱和度霓虹几何形状,街机感?刂疲篧ASD移动;两种瞄准/炮塔模式(鼠标追随,或按R键旋转炮塔)。射击:带完整视觉效果的自动射击太空飞船。反。夯魃笔,泛起粒子爆炸效果;受到危险时,屏幕会震惊。仇人:通俗士兵/奇袭者/重型坦克,以及Boss战。进阶:按P键能升级火力。
Prompt 4:基于鸟群算法的仿生鸟/鱼群体模拟,拥有150个以上的自主Agent,有实时调理功效。
焦点规则:疏散(阻止碰撞)、对齐(速率匹配)和内聚(群体中心)。实时面板:调解疏散/对齐/凝聚权重(0-3)、视觉半径(20-150 像素)和最大速率。交互:鼠标充当捕食者,使周围的智能体散开。渲染:在深色配景下,以运动偏向旋转的霓虹三角形和发光轨迹。工具:FPS 计数器和暂停/继续(空格键)。
与众差别的“代码流多阶段训练”训练战略
IQuest-Coder的训练流程如下——
预训练阶段先用通用数据和大规模代码数据打底,然后通过高质量代码annealing强化基础代码表征。
中期训练阶段第一次明确引入reasoning、agent trajectory和长上下文代码,并且分32K和128K两个标准逐步推进。
最终post-training阶段,模子被明确分流成instruct蹊径和thinking蹊径,划分用差别目的函数和RL方法收敛。
官方强调,IQuest-Coder-V1系列接纳了与古板简单静态源代码训练差别的训练战略。
称之为code-flow multi-stage training。
与大宗代码模子着重从静态代码片断中学习差别,这套要领强调从代码的演化历程中学习。
团队专门设计了基于项目生命周期的triplet数据结构方法,用 (R_old, Patch, R_new) 这样的结构,让模子看到稳固期代码、变换内容以及变换后的效果。
并且刻意避开项目早期和后期,只取40%–80%生命周期区间。
这一步现实上把“软件工程履历”显式编码进了训练数据里。
以是模子看到的并不但是某一时刻的完成态代码,还包括修改前后的差别、提交历史中的逻辑转变,以及真实工程中重复试错和修正的痕迹。
也就是说模子被训练得能够捕获软件逻辑的动态演变。
不少网友推测,这就是IQuest-Coder-V1在多个软件工程类评测中体现突出的主要缘故原由之一。
这套模子效果确实亮眼。
SWE-Bench Verified:81.4%BigCodeBench:49.9%LiveCodeBench v6:81.1%
下面这张图体现得更直观一点,IQuest-Coder在八个代码、Agentic相关榜单上都独吞鳌头。
不过,GitHub上白纸黑字写着,模子可以天生代码,但不可执行,始终在沙盒情形中验证输出效果。
安排方面,官方信息显示,不管是基础版本照旧Loop版本,都支持单卡H20推理。
其Int4版本可在单张消耗级3090/4090 GPU上安排。
有网友体现,非Loop版本的模子似乎接纳的是阿里Qwen2的架构。
随着关注度上升,质疑也同步泛起。
九坤投资公司是谁?
好,最后我们来熟悉一下IQuest-Coder背后的公司,九坤投资(Ubiquant Holding Limited)。
公司建设于2012年,是中国较早一批专注量化投资和高频生意的私募机构之一,现在治理规模在数百亿元人民币,和幻方同属于公认的海内量化私募头部公司。
九坤主要办公地在北京,3周前开设了新加坡办公室。
联合首创人王琛,2000年考入清华大学,获得数学物理学士学位和理论盘算机博士学位,博士时代师从图灵奖得主姚期智院士。
博士结业后,王琛就职于美国顶级对冲基金Millennium,后创业担当九坤投资联合首创人、CEO。
联合首创人姚齐聪,2002年考入北京大学数学系,获得数学学士和金融数学硕士学位。
硕士结业后进入Millennium,后与王琛配合创业,主要认真九坤投研系统搭建、量化战略开发和危害治理,被视为公司战略和风控系统的焦点设计者之一。
九坤的投研与手艺团队人数凌驾百人,90%以上结业于清华、北大、复旦、斯坦福等海内外着名高校,博士占比凌驾60%。
果真信息显示,这家公司现在也倾向于从全球顶尖高校招募具有盘算机、数学、物理、统计学等配景的应届结业生。
在AI领域,幻方更早凭DeepSeek站到台前。
不过盘问有关资料发明,此前九坤也很注重AI手艺这一块。
现在,九坤的IT和算力建设位居海内量化机构前三,并建设了数据实验室(DATA LAB)、人工智能实验室(AI LAB)等多个前沿实验室。
本次宣布的IQuest-Coder就出自其提倡设立的自力研究平台至知立异研究院。
倒也不全是为了把AI用在金融市场展望和生意决议啦——前段时间(2025年12月16日),九坤已经推出过通用推理模子URM。
该模子在ARC-AGI准确率为53.8%,当允许多次实验时,URM的乐成率能抵达85%以上;在更难题的ARC-AGI 2上也拿到了16.0%。
Paper最后附上了IQuest-Coder团队的成员名单。
挺长的,就纷歧一先容了。
不过我们发明这篇paper的焦点作者层,和《Scaling Laws for Code》《CodeSimpleQA》《From Code Foundation Models to Agents and Applications》作者阵容重合度很是高。
以是这里稍微睁开先容一下Core Contributor的几位成员。
(注:IQuestLab团队成员许多没有果真小我私家档案,我们这里放出可寻找到的果真资料)
Jian Yang,谷歌学术被引量凌驾1.6万。
此前应该在Qwen 2.5和Qwen 3团队待过很长一段时间,2025年起最先在九坤投资揭晓论文。
Zhengmao Ye,本科结业于西南交通大学,在四川大学获得盘算机科学硕士学位。
此前,他曾在华为和商汤科技担当过手艺事情职员。
你没看错,8位Core Contributor就找到了2位的果真资料,真的起劲了.gif
另外,paper的通讯作者,是九坤人工智能实验室首席研究员和认真人Bryan Dai。
Paper地点:https://github.com/IQuestLab/IQuest-Coder-V1/tree/main/papers参考资料:[1]https://x.com/zephyr_z9/status/2006579658972868988?s=20[2]https://github.com/IQuestLab/IQuest-Coder-V1?tab=readme-ov-file[3]https://iquestlab.github.io/#/[4]https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1q0x19t/anyone_tried_iquestcoderv1_yet_the_40b_numbers/
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