CodeGeeX4-ALL-9B

CodeGeeX4-ALL-9B

CodeGeeX4-ALL-9B，不仅继承了GLM-4的强大语言能力，更在其基础上实现了质的飞跃，成为百亿参数量级下性能最为强劲的全能代码模型。它的诞生，将彻底改变我们编写、理解和交互代码的方式，让编程变得更加高效、智能和富有创造力。

即刻体验，开启你的高效编程之旅！与我们一起，见证代码智能的无限可能！

• 论文地址：https://github.com/THUDM/CodeGeeX4
• 模型地址：https://opencsg.com/models/THUDM/codegeex4-all-9b

01 模型亮点

• 【全能代码助手】一模型在手，编程无忧！CodeGeeX4-ALL-9B不仅大幅增强了代码生成与补全能力，更将代码解释、智能搜索、函数调用、乃至仓库级问答一网打尽，全面覆盖软件开发全生命周期。
• 【性能卓越】在BigCodeBench与NaturalCodeBench等权威测试中，CodeGeeX4-ALL-9B以少胜多，以不到100亿的参数量，展现出超越大型通用模型的非凡实力，完美平衡了推理速度与模型效能，树立了代码生成领域的新标杆！
• 【多语言支持】无论你是Java、Python还是C++的忠实拥趸，CodeGeeX4-ALL-9B都能成为你的得力助手，跨越语言界限，让代码创作更加自由流畅！

02 CodeGeeX4-ALL-9B：百亿参数以下性能最强的全能代码模型

CodeGeeX4-ALL-9B，作为CodeGeeX4系列最新开源力作，承袭GLM4卓越语言能力的精髓，再度迭代升级，其代码生成能力实现质的飞跃。该模型集代码补全、生成、解释、联网搜索、工具调用及仓库级长代码问答与生成等强大功能于一身，以一敌众，全面覆盖编程开发的广阔领域。在NaturalCodeBench、BigCodeBench等权威评测舞台，CodeGeeX4-ALL-9B凭借卓越表现，力压群雄，成为百亿参数量级以下无可争议的性能冠军。其表现之强劲，甚至超越了数倍规模的通用模型，完美诠释了推理速度与模型效果的极致平衡。CodeGeeX4-ALL-9B，正以全能之姿，引领编程智能迈向新的高度。

1. 性能表现评测

BigCodeBench测试结果显示，CodeGeeX4-ALL-9B在同等尺寸下效果最好：

在其他代码生成、补全、推理测试集上，CodeGeeX4-ALL-9B取得了与更大规模模型接近的水平：

2. 解锁128K上下文，精准驾驭海量代码信息

在参数量10B以下的代码大模型领域，如何从浩瀚如海的代码中精准提炼信息，一直是亟待攻克的关键难题。CodeGeeX4-ALL-9B以突破性升级，支持长达128K的上下文处理能力，这一革新不仅赋予了模型处理更长代码文件乃至整个项目代码的能力，更使其能够深入洞察复杂且细节密布的代码逻辑。

凭借增强的上下文容量，CodeGeeX4-ALL-9B在处理项目级复杂任务时显得游刃有余，即便面对显著增长的输入量，它依然能够准确捕捉并回应跨越多个代码文件的内容询问，精准执行代码修改任务。这一特性，无疑为编程辅助与自动化带来了前所未有的效率与准确性提升。

尤为值得一提的是，在极具挑战性的“大海捞针”（Needle In A Haystack, NIAH）评估中，CodeGeeX4-ALL-9B模型凭借其卓越的代码嵌入与检索能力，在处理长达128K的上下文环境中，实现了令人瞩目的100%检索准确度，充分证明了其在海量代码信息海洋中精准导航的强大实力。

上面这张图，表现的是在一个全部由Python代码组成的测试集中，插入一个赋值语句，如：zhipu_codemodel = “codegeex”（Needle）。测试模型是否可以正确回答出zhipu_codemodel的值，CodeGeeX4-ALL-9B 100%完成任务。

3. 支持 Function Call 能力

CodeGeeX4-ALL-9B是目前唯一一个实现Function Call的代码大模型。
Berkeley Function Calling Leaderboard是第一个可全面评估大模型函数调用能力的测试集。其中AST数据集是评估模型对Java、JavaScript、Python程序的调用能力；Excecutable数据集是评估模型对真实场景API的函数调用能力。
CodeGeeX4-ALL-9B在Berkeley Function Calling Leaderboard上进行了全面的测试，包括各种形式的函数调用、不同的函数调用场景以及函数调用可执行性的测试，在AST和Exec测试集中调用成功率超过90%。