Mistral AI 发布 Codestral 25.01 代码模型
Mistral AI 发布 Codestral 25.01，采用更高效的架构和改进的 tokenizer，生成与补全代码速度约为原版 Codestral 的 2 倍，上下文长度提升至 256k。
推荐理由：官方给出 Codestral 25.01 的架构与 tokenizer 变化、256k 上下文及多项 FIM 基准对比，可据此判断其在代码补全场景的位置。
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Mistral AI精选AI 评分6262
Hugging Face Blog精选AI 评分7373 Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT，替代 BERT 的编码器模型
Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT，一个仅编码器模型系列，提供 base（149M 参数）和 large（395M 参数）两个版本，支持 8192 token 上下文，可作 BERT 类模型的直接替换。
推荐理由：ModernBERT 以 8k 上下文和更快推理替换 BERT 类编码器，读者可据此判断 RAG 与代码检索的升级空间。
OpenAI News精选AI 评分6060 OpenAI 发布 SWE-bench Verified
OpenAI 发布 SWE-bench Verified，这是 SWE-bench 中经人工校验的子集，用于更可靠地评估 AI 模型解决真实软件问题的能力。
推荐理由：OpenAI 发布经人工校验的 SWE-bench 子集，可用于更可靠地比较模型解决真实软件问题的能力。
Mistral AI精选AI 评分7272 Mistral 发布 Codestral Mamba 代码模型
Mistral 发布 Codestral Mamba，这是一个基于 Mamba 架构的代码模型，采用 Apache 2.0 许可，可免费使用、修改和分发。该模型为指令模型，参数量 7,285,403,648，具备线性时间推理能力，官方在最高 256k tokens 的上下文检索能力上做了测试。
推荐理由：Mistral 官方发布 Mamba 架构代码模型，给出参数量、上下文测试长度与部署方式，可对比 Transformer 路线的取舍。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布首款代码模型 Codestral
Mistral 发布首款代码模型 Codestral，22B 开放权重，支持 80+ 编程语言，上下文窗口 32k，采用 fill-in-the-middle 机制补全代码和写测试。
推荐理由：Mistral 首款代码模型给出 22B 参数、32k 上下文与 80+ 语言支持，并附免费 API 与主流 IDE 集成入口。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 StarCoder2-15B-Instruct 发布：全透明自对齐代码生成模型
Hugging Face 发布 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1，这是首个完全自对齐、全透明且许可宽松的代码大语言模型，无需人工标注或从 GPT-4 等专有模型蒸馏数据。
推荐理由：StarCoder2-15B-Instruct 用自生成数据完成指令微调，其开源流程与评测对比可供代码模型训练参考。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral 发布开源模型 Mixtral 8x22B
Mistral 发布开源模型 Mixtral 8x22B，采用稀疏 MoE 架构，141B 总参数中仅 39B 激活参数，以 Apache 2.0 许可开放。该模型支持英语、法语、意大利语、德语和西班牙语，具备数学与编码能力，原生支持函数调用，上下文窗口为 64K tokens。
推荐理由：Mixtral 8x22B 以 39B 激活参数和 Apache 2.0 许可发布，读者可据此判断开源模型的性能与成本取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Google 发布 CodeGemma 代码模型系列，含 2B 与 7B 三个版本
Google 发布 CodeGemma 代码专用模型系列，基于预训练的 2B 和 7B Gemma checkpoint 继续训练 5000 亿 token，包含 2B 基座、7B 基座和 7B instruct 三个开源版本，上下文均为 8K token。
推荐理由：CodeGemma 三个规格的定位、基准对比和 FIM 提示格式都写清了，可据此判断它适合哪类代码补全场景。
Mistral AI精选AI 评分8282 Mistral AI 发布旗舰模型 Mistral Large 与 Mistral Small
Mistral AI 发布旗舰文本生成模型 Mistral Large，通过 la Plateforme 和 Azure 提供，官方称其推理能力达到顶级水平，是 API 可用的全球第二强模型（仅次于 GPT-4）。
推荐理由：官方给出 Mistral Large 的基准对比与 Azure 分发路径，可据此判断其旗舰定位与多语言、函数调用能力。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 Hugging Face 发布 Personal Copilot 教程：用自有代码库微调 StarCoder
Hugging Face 发布教程，展示如何用其 GitHub 组织前 10 个公开仓库的代码微调 StarCoder，训练出名为 HugCoder 的代码补全助手。
推荐理由：完整复现了从数据采集、QLoRA 微调到 VS Code 本地部署的全流程，并给出成本与效果对比，可迁移到自有代码库。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Meta 发布 Code Llama，Hugging Face 同步集成
Meta 发布 Code Llama 系列代码模型，包含 7B、13B、34B 三个参数规模，基于 Llama 2 初始化并用 5000 亿 token 代码数据训练，采用与 Llama 2 相同的社区许可并允许商用。
推荐理由：Meta 发布 Code Llama 系列并接入 Hugging Face 生态，读者可了解其参数规模、上下文窗口与多语言基准表现。
Hugging Face Blog精选AI 评分6060 用 StarCoder 打造编码助手 StarChat
Hugging Face 团队介绍如何将 16B 参数的 StarCoder 微调为对话式编码助手 StarChat，使用 OpenAssistant 约 2.1 万条英文对话数据，并采用 ChatML 格式标记角色、屏蔽用户轮次的损失。
推荐理由：原文完整给出用对话数据微调 StarCoder 的流程与代码，读者可据此复现一个开源编码助手。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 BigCode 发布 StarCoder 代码大模型
BigCode 发布 StarCoder 与 StarCoderBase 两个代码大模型，基于 GitHub 宽松许可数据训练，覆盖 80 多种编程语言，参数规模约 15B、训练 1 万亿 token。
推荐理由：BigCode 公开了 StarCoder 的权重、训练数据与评测结果，读者可据此判断开源代码模型当时的能力水位。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布新版 GPT-3 与 Codex，支持编辑和插入内容
OpenAI 发布新版 GPT-3 和 Codex，可在已有文本中编辑或插入内容，而不再只是补全现有文本。
推荐理由：OpenAI 为 GPT-3 和 Codex 增加编辑与插入能力，读者可了解文本补全之外的新交互方式。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布改进版 Codex 并通过 API 开放私有测试
OpenAI 发布改进版 Codex，这一 AI 系统可将自然语言转换为代码，即日起通过 API 以私有测试形式开放。
推荐理由：OpenAI 官方公布 Codex 改进版本并以私有测试形式开放 API，可据此了解自然语言转代码能力的接入方式。