SweepAI 推出的 sweep-next-edit-1.5B 是一款参数量为15亿的代码补全模型，采用 Q8_0 量化格式的 GGUF 格式，专为“下一次代码编辑”预测优化。该模型可在本地笔记本电脑上运行，响应时间低于500毫秒（启用推测解码后），在多项“下一次编辑”任务基准测试中表现优于参数量超过其四倍的模型。 模型基于 Qwen2.5-Coder 架构训练，支持长达8192个token的上下文长度，适用于复杂代码场景。它通过分析当前文件上下文、最近的代码变更（diff）以及代码当前状态，精准预测开发者下一步可能的修改，实现智能代码补全。 使用方法：下载 run_model.py 脚本和模型文件，安装依赖库：uv pip install llama-cpp-python huggingface_hub，然后运行 python run_model.py 即可启动模型。 该模型提供完整示例代码，展示如何构造包含文件上下文、最近修改和当前代码状态的特定提示格式。开发者可将其集成至开发环境，提升编码效率。 项目配套有技术博客，详细说明模型架构、训练方法与性能表现，并提供 JetBrains 插件支持，方便在主流IDE中使用。模型开源，采用 Apache 2.0 许可证，允许自由使用与修改。