许可证：apache-2.0
语言：

• 英文
• 中文
  基础模型：
• prithivMLmods/Viper-Coder-v1.4
  任务类型：文本生成
  库名称：transformers
  标签：
• trl
• 文本生成推理
• 编程
• viper

Viper-Coder-v1.5-r999

Viper-Coder-v1.5-r999 基于 Qwen 2.5 14B 架构设计，专为编码和推理任务优化，旨在成为该领域的最佳选择。通过对合成数据集的微调，结合最新的编码逻辑和思维链（CoT）数据集，进一步提升了其思维链推理和逻辑问题解决能力。该模型在上下文理解、结构化数据处理和长文本理解方面表现出显著改进，非常适合复杂编码任务、指令遵循和文本生成。

关键改进

1. 顶尖的编码能力：增强了对编程语言、调试和代码生成的理解。
2. 优化的指令遵循：能够生成精确的响应、结构化输出（如 JSON、YAML）以及长文本（8K+ tokens）。
3. 高级逻辑与数学推理：改进了多步骤问题解决和定理证明能力。
4. 长上下文处理：支持128K tokens的输入，并能生成8K tokens的输出。
5. 多语言代码支持：擅长Python、JavaScript、C++、Java、SQL等主流编程语言，并支持29+ 种语言的文档生成。

快速开始（Transformers）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Viper-Coder-v1.5-r999"

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

prompt = "编写一个 Python 函数，用于合并两个已排序的列表。"
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个具备高级编码和推理能力的 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)

适用场景

• 高级编码与调试：编写、分析和优化代码的最佳选择。
• 复杂算法推理：解决复杂的逻辑问题和算法挑战。
• 科学与数学计算：支持公式、方程和定理验证。
• 结构化数据处理：轻松处理 JSON、XML、SQL 和数据管道自动化。
• 多语言编程支持：精通 Python、JavaScript、C++、Java、Go 等语言。
• 长文本技术内容生成：适合编写文档、研究论文和技术博客。

局限性

1. 高计算需求：由于14B 参数规模，需要强大的 GPU/TPU 支持推理。
2. 语言性能差异：不同编程语言的表现可能有所波动。
3. 可能的错误传播：生成长文本时可能出现逻辑不一致。
4. 实时信息缺失：无法获取实时互联网更新。
5. 提示敏感性：性能依赖于提示的结构化程度。