人工智能研究机构
亮眼的性能成绩
在最新的 SWE-Bench-Test Verified 编码评测(64K 上下文)中,系列中最强模型 SERA-32B成功解决了 54.2% 的问题。这一表现不仅领先于同类开源模型,在特定条件下也能与行业里部分闭源顶尖模型相媲美。

训练门槛很低
根据
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成本友好: 训练约需40个 GPU 天。投入 400美元 即可达到主流开源模型水平,投入 12,000美元 则能获得接近顶级商业模型的性能。
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技术突破: SERA 采用一种称为**“软验证生成”(Soft-verified Generation)**的简化训练方法。该思路不再必须依赖“完全正确的代码示例”,因此在不完整或私有数据上进行微调更加可行。
易用性与开源生态
为帮助开发者快速集成,
目前,SERA 的全部模型、源码及训练说明已发布在
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THE END


















用户38505528 5个月前0
粘贴不了啊用户12648782 6个月前0
用法杂不对呢?yfarer 6个月前0
草稿id无法下载,是什么问题?