/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B
Опубликована
9 янв 2025

SWE-Fixer-Retriever-7B

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная Qwen2.5-7B модель для поиска в кодовой базе файлов, релевантных GitHub issue.

102скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены10 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

SWE-Fixer-Retriever-7B — дообученная командой InternLM модель Qwen2.5-7B для поиска файлов исходного кода, относящихся к задаче на исправление GitHub issue. Она входит в конвейер SWE-Fixer retrieve-then-edit: сначала определяет релевантные файлы в репозитории, затем отдельный компонент редактирует код. Модель имеет архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; базовая модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • поиск файлов для исправления ошибки по описанию GitHub issue
  • определение затронутых файлов в репозитории перед правкой кода
  • сопоставление запроса на изменение с исходным кодом проекта

Ограничения

README описывает модель как ретривер файлов в конвейере SWE-Fixer; редактирование кода выполняет отдельный компонент. В карточке не приведены результаты оценки качества.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SWE-Fixer: Training Open-Source LLMs for Effective and Efficient GitHub Issue Resolution

SWE-Fixer is a simple yet effective solution for addressing real-world GitHub issues by training open-source LLMs. It features a streamlined retrieve-then-edit pipeline with two core components: a code file retriever and a code editor.

This repo holds the SWE-Fixer-Retriever-7B model, which is finetuned on the Qwen2.5-7B.

For more information, please visit our project page.

📚 Citation

@article{xie2025swefixer,
  title={SWE-Fixer: Training Open-Source LLMs for Effective and Efficient GitHub Issue Resolution}, 
  author={Xie, Chengxing and Li, Bowen and Gao, Chang and Du, He and Lam, Wai and Zou, Difan and Chen, Kai},
  journal={arXiv preprint arXiv:2501.05040},
  year={2025}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
f9be4b9

0 моделей