著名 AI 研究機構艾倫人工智能研究院（Allen AI）近日發佈了名爲 SERA 的開源編程智能體系列。這一工具旨在降低企業定製私有編程助手的門檻，讓開發者能以極低的成本將 AI 適配到私有的代碼庫中。

SERA 系列中的頂級型號 SERA-32B 在測試中表現驚人。在衡量編程能力的 SWE-Bench-Test Verified 基準測試中，它成功解決了54.2% 的問題，這一成績甚至超越了許多同級別的開源模型。這意味着它在處理複雜的代碼修復和邏輯理解時，已經具備了極高的實用性。

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最令行業關注的是其極高的性價比。根據 Allen AI 的數據，訓練該模型僅需40個 GPU 天。對於預算有限的小型團隊，僅需花費約400美元進行微調，就能獲得與頂級開源模型持平的效果;即使是追求行業領先的性能，其訓練成本也可以控制在12，000美元左右。這徹底打破了“大模型微調耗資巨大”的固有印象。

此外，SERA 採用了名爲“軟驗證生成”（Soft-verified Generation）的簡化訓練方法，降低了對高質量完美代碼示例的依賴。目前，這些模型已在 Hugging Face 平臺上以 Apache2.0協議開源，開發者只需寥寥幾行代碼即可啓動。這標誌着私有化 AI 編程助手的普及時代已經正式到來。

劃重點:

  • 📉 訓練成本極低，最低僅需400美元即可針對私有代碼庫完成適配，大幅降低了中小企業的技術門檻。

  • 🏆 性能表現卓越，旗艦型號 SERA-32B 在權威編程基準測試中超越了多款主流開源模型。

  • 🔓 全面開源開放，模型、代碼及訓練指南均已上線並採用寬鬆的開源協議，支持與主流開發工具無縫集成。