CodeGeeX

一、技术架构：从单模态到多模态的突破

1. 模型迭代与训练体系

• CodeGeeX2（2023 年）：基于 ChatGLM2 架构，采用 600B 代码数据预训练，在 HumanEval-X 评测中 Python 语言 Pass@1 达 35.9%，超越 StarCoder-15B（33.6%）9。其量化模型仅需 6GB 显存即可运行，支持本地化部署。
• CodeGeeX4-ALL-9B（2024 年）：基于 GLM-4 基座模型，参数量 90 亿，支持 128K 上下文长度，在 BigCodeBench 测试中超越 130 亿参数模型，推理速度提升 3 倍17。该模型首次实现 Function Call 功能，可直接调用外部 API 完成复杂任务。

2. 技术优化与创新

• 双模态训练：融合 23 种编程语言的真实工程数据（如 GitHub PR 历史）与合成数据（通过静态分析、自我对弈生成），提升模型对代码逻辑的理解能力。
• RAG 增强：构建公有仓库（如 GitHub）和私有仓库的代码向量数据库，通过检索增强生成技术（RAG）减少幻觉问题。例如，在代码审查中，模型可自动关联代码仓库中的相似问题，生成准确率提升 40%。

3. 工程化落地

• 轻量化部署：通过模型量化（如 4-bit 量化）和分布式推理优化，CodeGeeX4-ALL-9B 在消费级 GPU（如 RTX 4090）上可实现 20 token/s 的生成速度。
• IDE 深度集成：支持 VS Code、IntelliJ IDEA 等 10 余种开发工具，提供代码补全、注释生成、错误修复等 20 余项功能，插件安装量超 100 万。

二、核心功能：全流程编程赋能

1. 代码生成与补全

• 自然语言转代码：输入 “写一个 Python 函数计算斐波那契数列”，模型可生成带注释的递归实现，并自动添加单元测试。
• 跨语言翻译：支持 300+ 语言互译，例如将 Java 后端接口代码自动转换为 TypeScript 前端调用逻辑，语法准确率达 92%。

2. 智能辅助开发

• 代码审查：检测代码异味（如循环复杂度高、资源泄漏），并提供优化建议。例如，在金融风控系统开发中，模型自动识别 SQL 注入风险，减少 70% 人工审查时间。
• 交互式问答：通过 InLine Chat 功能，开发者可在代码中嵌入提问，模型实时解释变量作用或重构逻辑。例如，选中 “TensorFlow 模型训练代码”，输入 “如何调整学习率？”，模型会生成优化代码片段。

3. 项目级开发支持

• 仓库级问答：针对整个代码仓库，模型可回答 “这个模块的依赖关系是什么？”“最近一次代码变更的影响范围” 等问题，上下文理解长度达 16K。
• 文档自动生成：根据代码结构，自动生成 API 文档、README 和用户手册，支持中英文双语输出。