Kimi-Dev-72B模型的参数量仅有72B，这一数值明显低于DeepSeek-R1。尽管如此，其编程能力却达到了超越水平。在闭源模型的对比测试中，该模型同样展现出了优异的表现。这一显著成就迅速在编程界引发了广泛的关注。
模型核心设计
Kimi-Dev-72B的设计理念在于将BugFixer和TestWriter两个角色进行整合。这两个角色均基于同一最小框架，并被划分为两个不同的阶段。这种创新的设计使得模型在处理编程任务时能够从多个角度进行问题分析，为应对复杂的编程难题打下了坚实的基础，同时也为开发者提供了新的发展机遇。
中期训练数据
Kimi团队旨在提升先验知识，因此选取了Qwen 2.5 - 72B基础模型作为研究的基础。在训练阶段，他们使用了约1500亿的高质量真实数据。此外，团队从GitHub上搜集了众多issue和PR提交，通过这些资料大连市同乐中小企业商会，模型掌握了人类开发者解决GitHub问题的技巧，从而更好地满足了实际开发的需求。
数据净化工作
Kimi团队对数据进行详尽整理，旨在确保训练数据中不涉及SWE-bench Verified数据库中的信息。此举措有利于保持训练数据的纯洁度，有效减少因接触不规范或存在问题的数据所引发的模型偏差，从而为模型准确性的展现奠定坚实基础。
强化学习方法
在强化学习阶段，研究焦点集中在增强代码编辑技能，同时采用了Kimi k1.5的优化策略进行改进。具体来看，该阶段的设计涵盖了三个核心要素：首先，将执行结果作为奖励的评判标准，依据Docker环境中的代码最终执行效果来决定奖励；其次，运用高效的提示集，筛选出成功率较低的提示进行淘汰；最后，通过正向示例的强化，加深对成功解决模式的记忆。这些策略共同推动了模型性能的持续提升。
测试博弈机制
在测试阶段，本系统运用了自我对抗算法，有效平衡了漏洞修复和测试脚本编写的功能。依据无代理的基准配置，针对每个问题，系统可提供多达40种修复补丁的备选方案以及40种测试脚本的备选方案。此机制保证了模型持续自我优化，即便在复杂的编程环境中，也能展现出出色的性能。
未来发展计划
Kimi团队计划在接下来的阶段着手对更为复杂的软件工程任务进行细致研究。他们还将投入精力，将集成开发环境（IDE）、版本控制工具以及持续集成/持续部署（CI/CD）流程与广泛应用的集成开发环境（IDE）实现更深层次的融合。这一行动预计将促进模型应用领域的进一步拓展，并为软件开发行业带来更多的便利与革新。
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