衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
中国新模型IQuest-Coder-V1系列引发全球关注，在SWE-Bench Verified榜单中，40B参数版本以81.4%准确率超越Claude Opus-4.5和GPT-5.2（外界普遍推测二者参数规模达千亿至万亿级）。
该模型已开源至GitHub与“抱抱脸”平台，由九坤投资旗下独立研究平台至知创新研究院研发 [2] 。
其能力已在多个复杂前端工程任务中验证，例如：
- 逼真太阳系模拟网页：支持多视角切换、暂停、缩放、公转速度调节，并可点击行星查看名称与简介 [3] ；
- 粒子-文本动画：将文字转为数百粒子点阵，具备交互式物理排斥与缓动视觉效果 [4] ；
- 实时像素沙盒游戏：支持沙子、水、石头、酸液等元素涂画与自然流动 [5] ；
- HTML5太空射击游戏：含复古霓虹风格、WASD移动、双炮塔模式、粒子爆炸反馈及Boss战系统 [6] ；
- 基于鸟群算法的150+智能体群体模拟：支持实时调节分离/对齐/凝聚权重、视觉半径、最大速度及鼠标捕食者交互 [7] 。
IQuest-Coder-V1系列
IQuest-Coder-V1是专注代码生成、理解与软件工程任务的模型家族，覆盖7B、14B、40B三种参数规模，每种均提供Instruct（强指令跟随与工程部署）与Thinking（强化复杂推理与多步拆解）两个版本 [8] 。
其中40B版本额外推出Loop变体，通过共享参数的循环Transformer设计，在仅增加约5%训练成本前提下，实现接近数百亿参数MoE模型的性能，同时显著降低HBM与KV Cache开销、提升吞吐量 [9] 。
架构设计强调“工程友好”与“长上下文可用性”，核心特性包括： [10]
- 分组查询注意力（GQA），降低长上下文推理的显存与计算压力；
- 原生支持128K上下文长度，可直接处理完整代码仓库与跨文件依赖；
- 词表容量76800 token，更贴合真实代码中标识符、路径名与符号组合分布；
- Loop变体采用两次迭代间参数共享的循环Transformer，摒弃token shifting等不稳定inference trick，聚焦推理稳定性 [11] 。
与众不同的“代码流多阶段训练”策略
IQuest-Coder-V1采用Code-Flow Multi-Stage Training方法，区别于传统静态代码片段训练，强调从代码演化过程学习 [12] 。
训练分三阶段： [13]
- 预训练阶段：融合通用语料与大规模代码数据，并通过高质量代码annealing强化基础表征；
- 中期训练阶段：引入reasoning、agent trajectory与长上下文代码，按32K与128K两尺度渐进扩展；
- 后训练阶段（Post-training）：明确分流为Instruct与Thinking两条路线，分别使用不同目标函数与RL方式收敛 [14] 。
团队构建了基于项目生命周期的triplet数据（R_old, Patch, R_new），限定选取项目40%–80%成熟期数据，使模型显式学习代码变更逻辑、提交历史与工程试错痕迹，从而建模软件逻辑的动态演变过程 [15] 。
在多项权威评测中表现领先： [16]
- SWE-Bench Verified：81.4%；
- BigCodeBench：49.9%；
- LiveCodeBench v6：81.1%；
- 在八个代码与Agentic相关榜单中综合排名第一 [17] 。
模型支持沙盒环境安全验证输出，部署门槛较低： [18]
- 基础版与Loop版均支持单卡H20推理；
- Int4量化版本可在单张NVIDIA RTX 3090/4090消费级GPU上运行 [19] 。
九坤投资公司是谁？
IQuest-Coder-V1由九坤投资（Ubiquant Holding Limited）旗下至知创新研究院研发。该公司成立于2012年，是中国最早专注量化投资与高频交易的私募机构之一，管理规模达数百亿元人民币，与幻方并列为国内量化私募头部企业 [20] 。
九坤总部位于北京，2025年12月开设新加坡办公室；投研与技术团队超百人，90%以上毕业于清华、北大、复旦、斯坦福等顶尖高校，博士占比超60% [21] 。
联合创始人王琛为清华大学数学物理学士、理论计算机博士，师从图灵奖得主姚期智院士，曾任职美国Millennium对冲基金；联合创始人姚齐聪为北京大学数学学士、金融数学硕士，主导公司投研体系与风控系统建设 [22] 。
公司在AI领域布局已久，建有DATA LAB与AI LAB等前沿实验室，此前已发布通用推理模型URM（ARC-AGI正确率53.8%，多次尝试成功率超85%） [23] 。
IQuest-Coder核心技术作者与《Scaling Laws for Code》《CodeSimpleQA》等重要论文作者高度重合；核心成员包括谷歌学术被引超1.6万的Jian Yang（曾参与Qwen 2.5/Qwen 3研发）、西南交通大学本科/四川大学硕士Zhengmao Ye（前华为与商汤科技工程师）；通讯作者为九坤AI Lab首席研究员Bryan Dai [24] 。
