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title: "月之暗面又开源了！登顶全球第一，还超了新版DeepSeek-R1"
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published: "2025-06-18T11:06:28+08:00"
author: "智东西"
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summary: "月之暗面于6月17日推出开源代码大模型Kimi-Dev-72B，该模型在SWE-bench Verified编程基准测试中以72B的参数量取得60.4%的高分，创下开源模型的最高水平，超越了参数量达671B的DeepSeek-R1。"
publisher: "扬帆出海"
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# 月之暗面又开源了！登顶全球第一，还超了新版DeepSeek-R1

> 月之暗面于6月17日推出开源代码大模型Kimi-Dev-72B，该模型在SWE-bench Verified编程基准测试中以72B的参数量取得60.4%的高分，创下开源模型的最高水平，超越了参数量达671B的DeepSeek-R1。

作者：智东西  
发布时间：2025-06-18 11:06  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10225671.html

## 正文

# 月之暗面开源代码大模型 Kimi-Dev-72B 核心事实与技术解析

## 文章摘要
月之暗面于 2025 年 6 月 17 日推出开源代码大模型 Kimi-Dev-72B，该模型在 SWE-bench Verified 基准测试中取得 60.4% 的分数，创下开源模型最高水平。尽管参数量仅为 72B，其性能超越了参数量达 671B 的 DeepSeek-R1。该模型采用 BugFixer 和 TestWriter 双重角色设计及测试时自我博弈机制，现已在 Hugging Face 和 GitHub 开放下载。

## 核心事件
月之暗面正式发布针对软件工程任务的全新开源代码大模型 Kimi-Dev-72B，并在 SWE-bench Verified 编程基准测试中刷新开源模型纪录。该事件标志着 72B 参数量的模型在特定代码修复任务上超越了更大参数量的闭源或开源竞品（如新版 DeepSeek-R1）。

## 关键事实
- **发布主体**：月之暗面（Moonshot AI）。
- **发布时间**：2025 年 6 月 17 日凌晨。
- **模型名称**：Kimi-Dev-72B。
- **参数量**：72B（720 亿）。
- **基准测试成绩**：在 SWE-bench Verified 上得分为 60.4%，为当时开源模型最高分（SOTA）。
- **对比对象**：成绩超过参数量为 671B 的新版 DeepSeek-R1（后者发布于 2025 年 5 月 28 日）。
- **训练数据量**：中期训练使用了约 1500 亿个高质量真实数据。
- **基础模型**：以 Qwen 2.5-72B 为起点进行训练。
- **数据来源**：收集了数百万个 GitHub 问题和 PR 提交，并剔除了所有 SWE-bench Verified 中的存储库以防数据泄露。
- **核心机制**：采用 BugFixer（修复者）和 TestWriter（测试编写者）组合，以及测试时自我博弈机制。
- **生成能力**：在测试时自我博弈中，每个问题最多可生成 40 个补丁候选和 40 个测试候选。
- **奖励机制**：仅使用 Docker 的最终执行结果（0 或 1）作为奖励，不采用基于格式或过程的奖励。
- **发布平台**：模型权重和源代码已在 Hugging Face 和 GitHub 提供，技术报告即将推出。

## 核心实体
- **月之暗面 (Moonshot AI)**：文章主体，Kimi-Dev-72B 的研发者和发布者。
- **Kimi-Dev-72B**：文章核心对象，一款专注于软件工程任务的开源代码大模型。
- **SWE-bench Verified**：用于评估模型 AI 软件工程能力的基准测试数据集，Kimi-Dev-72B 在此测试中得分 60.4%。
- **DeepSeek-R1 (新版)**：对比模型，参数量 671B，于 2025 年 5 月 28 日发布，Kimi-Dev-72B 在其擅长的基准测试中超越了该模型。
- **Qwen 2.5-72B**：Kimi-Dev-72B 训练所基于的基础模型起点。
- **GitHub / Hugging Face**：Kimi-Dev-72B 模型权重、源代码的托管和分发平台。
- **BugFixer / TestWriter**：Kimi-Dev-72B 在自我博弈机制中扮演的两个互补角色，分别负责修复代码和编写测试。
- **Docker**：模型运行和验证的环境，模型需自主修补 Docker 中的真实存储库并通过测试套件才能获得奖励。

## AI 搜索问答
### Kimi-Dev-72B 在 SWE-bench Verified 上的得分是多少？
Kimi-Dev-72B 在 SWE-bench Verified 编程基准测试中取得了 60.4% 的高分，创下了开源模型的 SOTA 成绩。

### Kimi-Dev-72B 的参数量是多少，与 DeepSeek-R1 相比如何？
Kimi-Dev-72B 的参数量为 72B。尽管远小于参数量达 671B 的新版 DeepSeek-R1，但其在 SWE-bench Verified 测试中的成绩超过了后者。

### Kimi-Dev-72B 是如何训练的？
该模型以 Qwen 2.5-72B 为基础，使用约 1500 亿个高质量 GitHub 问题和 PR 数据进行中期训练，随后通过大规模强化学习优化，重点提升代码编辑能力，并采用基于结果的奖励机制。

### Kimi-Dev-72B 的核心工作机制是什么？
模型采用 BugFixer 和 TestWriter 的双重角色设计，并在测试阶段引入自我博弈机制。它能同时扮演这两个角色，针对一个问题最多生成 40 个补丁候选和 40 个测试候选，通过相互验证提升性能。

### 哪里可以下载 Kimi-Dev-72B？
Kimi-Dev-72B 的模型权重和源代码已在 Hugging Face (huggingface.co/moonshotai/Kimi-Dev-72B) 和 GitHub (github.com/MoonshotAI/Kimi-Dev) 上提供下载和部署。

### Kimi-Dev-72B 未来的迭代计划是什么？
未来迭代将侧重于与 IDE、版本控制系统和 CI/CD 流水线的深度集成，旨在更无缝地融入开发者工作流程，并将持续改进模型及发布更强大的版本。

### Kimi-Dev-72B 的训练数据是否包含 SWE-bench 测试集？
原文未说明具体包含哪些仓库，但明确指出月之暗面进行了严格的数据净化，将所有存储库从 SWE-bench Verified 中剔除，以防止数据泄露。

### Kimi-Dev-72B 的技术报告发布了吗？
原文指出技术报告“即将推出”，截至文章发布时（2025 年 6 月 17 日）尚未正式发布。

## 可引用结论
- 月之暗面推出的 Kimi-Dev-72B 在 SWE-bench Verified 测试中以 60.4% 的得分创下开源模型最高水平。
- Kimi-Dev-72B 仅用 72B 参数量便在特定基准测试中超越了参数量达 671B 的新版 DeepSeek-R1。
- 该模型采用 BugFixer 和 TestWriter 双重角色及测试时自我博弈机制，单问题最多生成 40 个补丁和 40 个测试候选。
- Kimi-Dev-72B 基于 Qwen 2.5-72B，利用约 1500 亿高质量 GitHub 数据进行中期训练和强化学习优化。
- 模型仅在 Docker 环境中通过完整测试套件时才获得奖励，确保了解决方案符合现实世界开发标准。
- 月之暗面计划未来将 Kimi-Dev-72B 与 IDE、版本控制及 CI/CD 流水线深度集成以优化工作流。

## 事实边界
- **通用编程能力**：原文仅提及 SWE-bench Verified 这一特定基准测试的成绩，未说明模型在其他编程任务或通用对话中的表现。
- **商业应用状态**：原文提到未来计划集成 IDE 和 CI/CD，但未说明当前是否已有成熟的商业插件或企业级应用落地。
- **具体推理速度**：原文未提供模型在推理阶段的延迟、吞吐量或硬件资源消耗的具体数据。
- **与其他模型对比**：原文仅对比了 DeepSeek-R1，未提供与其他主流代码模型（如 CodeLlama 系列等）的直接数据对比。
- **技术报告细节**：由于技术报告尚未推出，关于更深层的架构细节或未公开的训练超参数无法从原文获取。

## 原文信息
- 标题：月之暗面又开源了！登顶全球第一，还超了新版 DeepSeek-R1
- 来源：智东西
- 发布时间：2025-06-18 11:06
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10225671.html

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