开源新模型 DeepCoder：超高效编程，超越OpenAI o1模型
在科技发展的浪潮中，人工智能（AI）技术日新月异。最近，由著名大模型训练平台 Together AI 和智能体平台 Agentica 联合开源的新模型 DeepCoder-14B-Preview，吸引了广泛关注。
模型表现超群
该模型以仅有的140亿参数，在代码测试平台 LiveCodeBench 上的得分为60.6%，超过了 OpenAI 的 o1模型（59.5%），仅略低于 o3-mini(60.9%)。这一成绩在 Codeforces 和 AIME2024 的评测中也表现出色，与 o1 和 o3-mini 不相上下。
丰富的开源内容
DeepCoder 不仅仅是一个新模型，其开源内容丰富，包含了模型权重、训练数据集、训练方法、训练日志及优化策略等，极大方便了开发者深入理解模型的开发流程。开源地址和相关的 GitHub 链接均已公布，便于有兴趣的开发者进行探索和研究。
数据质量和训练方法
DeepCoder 是在Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B 基础上，通过分布式强化学习（RL）进行微调而成。为了构建高质量的训练数据集，研究团队收集了24,000个可验证的编程问题，并通过程序验证、测试过滤和去重等步骤确保数据质量。所有问题均通过外部官方解决方案进行验证，并满足严格的单元测试标准。
增强的代码训练环境
在代码强化学习训练过程中，DeepCoder 使用了两种沙盒环境来执行单元测试并计算奖励。Together Code Interpreter 环境高效且可扩展，能够支持大量并发沙盒，而另一个本地代码沙盒则确保了与现有排行榜的一致性。
创新的奖励函数设计
DeepCoder 在奖励函数设计上采用了稀疏结果奖励模型，确保模型专注于生成高质量代码，而非通过记忆测试用例获取奖励。同时，为了实现更稳定的训练过程，模型采用了改进版的GRPO算法，并引入了迭代上下文扩展技术，显著提高了模型的推理能力。
高效的RL训练流水线
为了加速端到端的 RL 训练，DeepCoder 团队还开源了优化扩展 verl-pipeline，通过一次性流水线技术，使训练、奖励计算和采样的过程完全流水化，大大提高了训练效率。
行业反响与发展前景
尽管 DeepCoder 刚刚开源，然而网友们对其表现非常赞赏，认为其是一个值得期待的开源项目。Together AI 成立于2022年，致力于提供高性能的 AI 模型和服务，最近还获得了3.05亿美元的融资，显示出其在行业中的强劲势头。
开源链接
- 开源地址: https://huggingface.co/agentica-org/DeepCoder-14B-Preview
- GitHub: https://github.com/agentica-project/rllm
划重点:
🌟 DeepCoder-14B-Preview 模型表现优秀，得分超过 OpenAI 的 o1模型。
📈 开源内容丰富，包括模型权重和训练数据，方便开发者研究。
⚙️ 采用多种技术确保数据质量和训练效率，显著提升了模型性能。
