HyperAI超神经

1. チュートリアルの概要

Kimi-Dev-72Bは、中国の人工知能企業Dark Side of the Moonチームによって2025年6月17日にリリースされた、ソフトウェアエンジニアリングタスク向けに設計されたオープンソースの大規模言語モデルです。SWE-bench Verifiedプログラミングベンチマークテストで60.4%のパフォーマンスを達成し、わずか72億のパラメータで優勝し、最近リリースされた671億のパラメータを持つDeepSeek-R1の新バージョンを上回り、現在のオープンソースモデルの中でSOTAとなりました。

主な機能:

コード修復 (BugFixer): コード内のエラーを自動的に特定し、修復パッチを生成して、ソフトウェア開発における脆弱性や欠陥を解決します。
テストコード生成 (TestWriter): 既存のコードに対して単体テストを記述し、コードの品質と機能の正確性を確認します。
自動化された開発プロセス: 強化学習とセルフゲームメカニズムに基づいて、修復機能とテスト機能を調整し、開発効率を向上させます。
開発ツールとの統合: 将来的には、IDE、バージョン管理システム、CI/CD パイプラインと深く統合され、開発ワークフローにシームレスに統合されます。

技術原理：

役割の分担 (BugFixer と TestWriter): このモデルは、それぞれコードの修正とテストの記述を担当する 2 つの役割を果たし、ファイルの場所とコード編集のフレームワークを共有します。
トレーニング中期: 約 1500 億の高品質なデータポイントをトレーニングに使用して、実際の開発タスクに対するモデルの理解を強化します。
強化学習: Docker 環境でコードを実行し、テスト結果に基づいて報酬を与えて、モデルのコード編集機能を向上させます。
テスト時のセルフプレイ: テストフェーズでは、モデルは複数のパッチとテスト候補を生成し、セルフプレイメカニズムに基づいて修復機能とテスト機能を調整して、全体的なパフォーマンスを向上させます。

適用シナリオ:

コード修復: コード内のエラーや脆弱性を迅速に検出して修復し、手動での調査と修復にかかる時間を短縮します。
テストコードの生成: 既存のコードに対して高品質の単体テストコードを生成し、テストカバレッジを向上させます。
開発プロセスの自動化: 主流の IDE と統合して、リアルタイムのコード修復提案とテストコード生成機能を提供します。
プログラミング教育: 学習を支援するサンプルコードとテストコードを生成して、初心者がプログラミングスキルを迅速に理解して習得できるようにします。
オープンソースプロジェクトのメンテナンス: オープンソースプロジェクトのメンテナーが脆弱性を迅速に修正し、コードを最適化してプロジェクトの品質と安定性を向上できるように支援します。

このチュートリアルのコンピューティングリソースには、RTX A6000カード1枚を使用します。このチュートリアルでデプロイするモデルは、Kimi-Dev-72B-GGUF/Kimi-Dev-72B-IQ4_NL.ggufです。

2. エフェクト表示

3. 操作手順

1. コンテナを起動します

2. Web ページに入ると、モデルと会話を開始できます。

「モデル」が表示されない場合は、モデルが初期化中です。モデルのサイズが大きいため、2～3分ほどお待ちいただき、ページを更新してください。

4. 議論

🖌️ 高品質のプロジェクトを見つけたら、メッセージを残してバックグラウンドで推奨してください。さらに、チュートリアル交換グループも設立しました。お友達はコードをスキャンして [SD チュートリアル] に参加し、さまざまな技術的な問題について話し合ったり、アプリケーションの効果を共有したりできます。

引用情報

このプロジェクトの引用情報は次のとおりです。

@misc{kimi_dev_72b_2025,
  title        = {Introducing Kimi-Dev-72B: A Strong and Open Coding LLM for Issue Resolution},
  author       = {{Kimi-Dev Team}},
  year         = {2025},
  month        = {June},
  url          = {\url{https://www.moonshot.cn/Kimi-Dev}}
}