4月9日，aiXcoder推出全新自研7B代码大模型。该模型在多个主流评估标准评测集中，与所有同量级开源模型对比效果最佳，彰显出其作为百亿参数天花板级代码大模型的非凡实力。

从评测集综合结果来看，aiXcoder-7B相较于传统的刷题式代码生成，它专门针对企业级软件项目，在真实开发场景下效果出众，这意味着aiXcoder-7B非常适合企业私有化部署。其中，aiXcoder-7B Base版开源共享给开发者，并陆续在 Github、Gitee、Gitlink 等平台上线。

aiXcoder团队孵化自北京大学软件工程研究所，在AI与软件开发交叉领域探索已历十年，是智能化软件开发领域的开拓者，专注于企业开发场景的服务。

代码生成与补全效果达SOTA

真实场景中的编程总需要面对层出不穷的情况，而人工构造的测试集能力有限，可能会遇到规模和多样性有限、难以评估上下文理解能力、难以衡量泛化能力等问题。因此aiXcoder-7B模型选择了不同维度的测评集，全面验证模型实际能力，并指导模型迭代和应用部署。

在多个主流评估标准评测集中，无论是代码生成、代码补全还是跨文件上下文代码生成效果，aiXcoder-7B模型均有极佳表现，甚至超越参数量大5倍的34B代码大模型，已达到当前SOTA水准，堪称最适于实际编程场景的基础模型。

测评效果1：在  HumanEval（由 164道Python编程问题组成）、MBPP（由974个 Python编程问题组成）和 MultiPL-E（包含了18种编程语言）等主流代码生成效果评估测试集上，aiXcoder 7B 准确率显著超越当前同级别代码大模型。

测评效果2：相对于HumanEval等测评集中的任务，真实开发场景的代码生成需要考虑当前编写代码的上下文信息。在Santacoder(Ben Allal et al., 2023) 提出的考虑上下文补全评测集上，aiXcoder-7B Base版在与 StarCoder 2、CodeLlama 7B/13B、DeepSeekCoder 7B 等主流同量级开源模型的较量中取得了综合最佳效果。

为了进一步精细地评测代码大模型在代码补全上的能力，aiXcoder 构建了一个比SantaCoder数据量更大，被测代码多样性更高、被测代码上下文长度更长、更接近实际开发项目的评测集 （16000多条来自真实开发场景的数据），在此测评集上aiXcoder-7B 同样效果最好。

同时aiXcoder-7B 表现出了相较于其他代码大模型的又一大亮点，即倾向于使用较短代码来完成用户指定的任务。在针对Java、C++、JavaScript和Python编程语言的代码补全测评时，aiXcoder 7B Base不仅效果最好，四处红框圈出的生成答案长度明显短于其他模型，并且非常接近于标准答案长度（Ref）。

测评效果3：aiXcoder-7B 在更贴近真实开发场景的跨多文件代码补全任务上同样表现极佳，在评估代码大模型提取跨文件上下文信息能力的CrossCodeEval测评集上，aiXcoder-7B 一举拿下了同级别模型的最好效果。从测评结果中看出，aiXcoder-7B在只通过光标上文搜索到的结果作为 prompt，同时其他模型拿 GroundTruth搜索到的结果作为prompt，前者的效果依然要强于后者。

在真实开发场景中，aiXcoder-7B模型具有更多优势，展现出独特的科技智能与美学。比如预训练采用32K token的上下文长度，并且推理时可扩展至256K，能覆盖整个开发项目中的绝大部分代码；可准确判断何时需要生成新代码、何时代码逻辑已完整无需补全，直接生成完整的代码块、方法体、控制流程；可以准确地抽取项目级的上下文信息，大大降低大语言模型在预测API时产生的幻觉。

高质量训练数据和针对性训练方法养成记

大模型领域流行一句话：“Garbage in，Garbage out”，即输入垃圾数据会导致输出垃圾结果，可见对大模型进行预训练，数据是重中之重。aiXcoder-7B模型的超强表现，首先得益于高质量训练数据和针对性训练方法。

aiXcoder-7B模型训练集涵盖1.2T Unique token数据，覆盖数十种主流编程语言。aiXcoder团队在构建训练数据时，针对数十种主流编程语言进行了语法分析，过滤掉错误的代码片段，还对十多种主流语言的代码进行了静态分析，总共剔除了163种bug和197种常见代码缺陷，确保了训练数据的高质量。

为了增强模型对代码语义和结构的建模能力，aiXcoder团队采取了多种创新策略。一方面利用代码聚类和函数调用关系图的方式，捕捉多个文件之间的相互注意力关系；另一方面，将抽象语法树的结构信息融入了预训练任务中，帮助模型学习代码的语法和模式特征。

总体而言，通过处理更高质量的数据，以及构造更贴近开发行为的代码大模型预训练任务，我们发现aiXcoder-7B 在考虑代码项目上下文这种更真实开发场景下，具有当前代码大模型中最佳的效果。

“开箱即适配”的企业级代码大模型

第一，易部署。在企业实际环境中部署时，通常企业的部署资源是受限的。aiXcoder-7B 只有7B参数规模，易于部署，还有成本低、性能好的优点。

第二，易定制。大多企业都有自己的软件开发框架和API的库，与其关联的业务逻辑、代码架构规范都因地制宜，十分个性化，同时这些内容又都有私密性。必须得让大模型学会这些企业代码资产，通过进行有效个性化训练，才能真正为企业所用。

第三，易组合。未来提供企业服务时，会让多个7B模型形成MoE架构，组合成为一套解决方案来完成企业定制化服务。不同的企业，都可以得到符合自身个性化需求的MoE版代码大模型解决方案，既能使用产品，又可享受服务。

个性化是企业级代码大模型在传统行业落地最大的鸿沟，aiXcoder“开箱即适配”的一站式智能解决方案，能够为企业级用户提供精准、高效、安全、连续的软件开发服务，提高项目的开发效率和代码质量。

aiXcoder代码大模型落地可靠性“闯关”成功

aiXcoder 7B通过“开源+闭源”双循环式的生态布局战略，产业反哺技术，扩大行业领跑优势。企业级专属版本针对企业级客户，通过大量的C端用户、B端开发者，会收集到更多关于通用模型的真实反馈，了解实战效果和存在的痛点，并将这些转化为模型和产品层面的优化点，快速应用到企业客户，持续深化B端产品能力和服务质量，扩大在企业级市场的渗透率。aiXcoder-7B模型具有更快、更准的优势，是其他模型效率的至少2倍，这极大降低了企业的开发成本。

十余年来，aiXcoder致力于做中国代码大模型商业化探索的先行者，引领代码企业级私有化、管理智能化。目前主营业务聚焦于代码大模型的私有化部署、个性化训练和定制化开发三大核心领域，一站式为企业客户提供定制化解决方案，专属高效服务确保应用可落地。

许多企业级客户群特别重视数据安全和隐私，代码等资产不能上传云端。如何利用有限的GPU资源达成最佳效果，成为企业私有化部署的最大痛点。aiXcoder专攻对国产AI芯片和英伟达低端显卡的模型适配，布局最早并且效果最好，无论国产硬件还是进口硬件，都能得到最佳支持和性能保障。此外，在模型训练和推理优化等方面，也为客户提供了高效、稳定的服务保障。

根据客户的业务需求，aiXcoder提供个性化的训练方式，结合企业领域知识进行个性化训练。个性化训练方案能够有效提高模型的准确率，满足客户在不同行业、不同场景下的特定需求。相较于行业其他厂商的同质化训练方案，aiXcoder基于原生大模型技术的个性化训练方案，具有更高的灵活性和针对性。

aiXcoder注重将长期服务企业所累积的行业经验和专业领域知识，融入产业实践，促成商业落地。团队多年深耕传统重点行业，对这些领域有着独到的理解，将这些专业知识与定制化开发相结合，必将让aiXcoder赋能企业代码大模型的效果事半功倍。

目前，aiXcoder已服务大量银行、证券、保险、军工、高科技、运营商、能源、交通等行业头部客户，深耕服务金融行业，其中与某头部知名证券企业的“代码大模型在证券行业的应用实践”项目荣获2023AIIA人工智能十大潜力应用案例、中国信通院AI4SE银弹优秀案例等殊荣。

探索软件自动化的征程正迈向一个前所未有的智能化时代，aiXcoder团队的每一次重大突破，都致力于打造更加智能、高效、安全、可靠的软件系统，努力成为大模型与传统软件可靠融合的重要推手。未来，我们将继续砥砺前行，持续为开发者提供更卓越的模型和服务！

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