许可证：apache-2.0
语言：

• 英文
  基础模型：
• prithivMLmods/Viper-Coder-v1.1
  任务标签：文本生成
  库名称：transformers
  标签：
• 文本生成推理
• 编程助手
• 强化学习监督微调
• 监督微调
  数据集：
• smirki/UIGEN-T1.1-TAILWIND
• smirki/UI_Reasoning_Dataset
• smirki/UI_REASONING_v1.01
• smirki/Parkytest

Viper-OneCoder-UIGEN

Viper-OneCoder-UIGEN基于Qwen 2.5 14B架构设计，致力于成为网页开发与结构化编码逻辑的顶尖解决方案。该模型通过最新编码逻辑和思维链数据集的合成数据微调，显著优化了逐步逻辑拆解与前端问题解决能力，在上下文理解、结构化UI开发及长文本理解方面表现卓越，是网页编码任务、HTML/CSS/Tailwind开发及复杂指令执行的理想选择。

核心优势

1. 顶尖网页开发能力：深度掌握HTML、CSS、Tailwind、JavaScript及前端框架
2. 精细化逻辑拆解：专为结构化解释、组件化UI开发及逻辑驱动设计优化
3. 高级指令跟随：精准响应结构化输出（如JSON/YAML），支持8K+字符长文本生成
4. 超长上下文处理：支持128K字符输入与8K字符单次输出
5. 多语言编程支持：精通HTML/CSS/JavaScript/React/Tailwind/Python等29+语言文档的网页相关技术

快速入门（Transformers版）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Viper-OneCoder-UIGEN"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "使用Tailwind CSS创建响应式导航栏"
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是具备专家级UI编码与逻辑推理能力的AI助手"},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

应用场景

• 专业级网页开发：编写/分析/优化前端代码的标杆模型
• 渐进式编码指导：提供结构化编程方法与最佳实践指引
• 组件化UI构建：生成可复用的Tailwind/React组件及详细说明
• 结构化数据处理：自动化处理JSON/XML及UI组件生成
• 多语言编程支持：涵盖HTML/CSS/JavaScript/React/Python/Go等
• 技术内容创作：适用于文档编写、技术博客及前端教程生成

使用限制

1. 高算力需求：14B参数需高性能GPU/TPU支持流畅推理
2. 框架差异：不同前端框架表现可能存在波动
3. 长文本误差：超长输出可能伴随逻辑不一致性
4. 实时性局限：无互联网实时更新接入
5. 提示词敏感性：效果受提示词结构影响显著