日前，零一万物方面宣布开源 Yi-Coder 系列模型，并表示这是继 5 月 13 日开源 Yi-1.5 系列模型后，其在开源方向上的又一重要成果。

据零一万物方面介绍，Yi-Coder 系列模型是专为编码任务设计，提供了 1.5B 和 9B 两种参数。其中 Yi-Coder-9B 的性能表现优于其他规模在 10B 参数以下的模型，例如 CodeQwen1.5 7B、CodeGeex4 9B，甚至能够与 DeepSeek-Coder 33B 相媲美。

具体而言，Yi-Coder 系列模型具备强大的代码生成能力、支持 52 种主要编程语言，在代码生成和跨文件代码补全方面表现优异。同时能够处理长达 128K tokens 的上下文内容，并有效捕捉长期依赖关系，可适用于复杂项目级代码的理解和生成。此外尽管 Yi-Coder 系列模型的参数量相对较小，但其在代码理解、代码调试等领域的表现十分出色，10B 以下的参数规模也让这一系列模型更加易于使用、方便端侧部署。

在性能上，由于 Yi-Coder 系列模型的训练数据截止时间是 2023 年底，为确保没有数据污染，零一万物方面选取了 LiveCodeBench 动态基准测试库中 2024 年 1 月至 9 月的题目进行测试。结果显示，Yi-Coder-9B-Chat 的通过率达 23.4%，在 10B 以下参数量的模型中是唯一通过率超 20% 的模型。此外值得一提的是，该模型的通过率还超过了 DeepSeek-Coder-33B-Instruct 的 22.3%、CodeGeex4-All-9B 的 17.8%，以及 CodeLLama-34B-Instruct 的 13.3% 等。

据零一万物方面公布的相关数据显示，在代码编辑和补全、长序列建模、数学推理等细分领域，Yi-Coder 系列模型的表现也十分优秀。其中在代码编辑方面，Yi-Coder-9B-Chat 在 CodeEditorBench 基准的 Primary 和 Plus 两个子集中的表现始终优于 DeepSeek-Coder-33B-Instruct 和 CodeQwen1.5-7B-Chat。

此外，近日零一万物还正式宣布与企业协作与管理平台飞书达成合作。飞书方面在其多维表格原有业务巡检系统的基础上，接入零一万物视觉模型 Yi-Vision，与 Yi API 合力打造了飞书智能巡检 AI 字段捷径。

据了解，这一功能可覆盖零售店铺管理、员工管理、车间环境巡检、开市工作检查、商品控损、门店防盗等多种识别场景，企业用户只需上传需要识别的图片，即可一键获取巡检结果。

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