🤖 ReasonFlux-Coder — ИИ, который пишет код и сразу проверяет его
Новая серия моделей от команды ReasonFlux научилась не только писать код, но и автоматически генерировать юнит-тесты.
Это стало возможно благодаря их алгоритму CURE — модель учится программировать и проверять себя одновременно.
💡 Что внутри:
🧠 ReasonFlux-Coder-7B и 14B
Пишут код лучше, чем другие модели такого же размера: Qwen Coders, DeepSeek, Seed-Coders.
Без проблем работают в пайплайнах с агентами и умеют масштабироваться на этапе запуска.
🧪 ReasonFlux-Coder-4B (Long-CoT)
Модель с расширенным рассуждением (Chain-of-Thought).
• Обходит Qwen3-4B
• Создаёт юнит-тесты с эффективностью 64.8%
• Может использоваться как reward-модель в обучении с подкреплением
📌 Зачем это нужно:
– для автотестирования кода
– для CICD пайплайнов
– для агентных систем, которые сами проверяют свои решения
📄 Подробности: https://huggingface.co/Gen-Verse/ReasonFlux-Coder-14B
@pythonl
Новая серия моделей от команды ReasonFlux научилась не только писать код, но и автоматически генерировать юнит-тесты.
Это стало возможно благодаря их алгоритму CURE — модель учится программировать и проверять себя одновременно.
💡 Что внутри:
🧠 ReasonFlux-Coder-7B и 14B
Пишут код лучше, чем другие модели такого же размера: Qwen Coders, DeepSeek, Seed-Coders.
Без проблем работают в пайплайнах с агентами и умеют масштабироваться на этапе запуска.
🧪 ReasonFlux-Coder-4B (Long-CoT)
Модель с расширенным рассуждением (Chain-of-Thought).
• Обходит Qwen3-4B
• Создаёт юнит-тесты с эффективностью 64.8%
• Может использоваться как reward-модель в обучении с подкреплением
📌 Зачем это нужно:
– для автотестирования кода
– для CICD пайплайнов
– для агентных систем, которые сами проверяют свои решения
📄 Подробности: https://huggingface.co/Gen-Verse/ReasonFlux-Coder-14B
@pythonl
tgoop.com/pythonl/4845
Create:
Last Update:
Last Update:
🤖 ReasonFlux-Coder — ИИ, который пишет код и сразу проверяет его
Новая серия моделей от команды ReasonFlux научилась не только писать код, но и автоматически генерировать юнит-тесты.
Это стало возможно благодаря их алгоритму CURE — модель учится программировать и проверять себя одновременно.
💡 Что внутри:
🧠 ReasonFlux-Coder-7B и 14B
Пишут код лучше, чем другие модели такого же размера: Qwen Coders, DeepSeek, Seed-Coders.
Без проблем работают в пайплайнах с агентами и умеют масштабироваться на этапе запуска.
🧪 ReasonFlux-Coder-4B (Long-CoT)
Модель с расширенным рассуждением (Chain-of-Thought).
• Обходит Qwen3-4B
• Создаёт юнит-тесты с эффективностью 64.8%
• Может использоваться как reward-модель в обучении с подкреплением
📌 Зачем это нужно:
– для автотестирования кода
– для CICD пайплайнов
– для агентных систем, которые сами проверяют свои решения
📄 Подробности: https://huggingface.co/Gen-Verse/ReasonFlux-Coder-14B
@pythonl
Новая серия моделей от команды ReasonFlux научилась не только писать код, но и автоматически генерировать юнит-тесты.
Это стало возможно благодаря их алгоритму CURE — модель учится программировать и проверять себя одновременно.
💡 Что внутри:
🧠 ReasonFlux-Coder-7B и 14B
Пишут код лучше, чем другие модели такого же размера: Qwen Coders, DeepSeek, Seed-Coders.
Без проблем работают в пайплайнах с агентами и умеют масштабироваться на этапе запуска.
🧪 ReasonFlux-Coder-4B (Long-CoT)
Модель с расширенным рассуждением (Chain-of-Thought).
• Обходит Qwen3-4B
• Создаёт юнит-тесты с эффективностью 64.8%
• Может использоваться как reward-модель в обучении с подкреплением
📌 Зачем это нужно:
– для автотестирования кода
– для CICD пайплайнов
– для агентных систем, которые сами проверяют свои решения
📄 Подробности: https://huggingface.co/Gen-Verse/ReasonFlux-Coder-14B
@pythonl
BY Python/ django
Share with your friend now:
tgoop.com/pythonl/4845