著名 AI 研究機構艾倫人工智能研究院（Allen AI）近日發布了名為 SERA 的開源編程智能體系列。這一工具旨在降低企業定制私有編程助手的門檻，讓開發者能以極低的成本將 AI 適配到私有的代碼庫中。

SERA 系列中的頂級型號 SERA-32B 在測試中表現驚人。在衡量編程能力的 SWE-Bench-Test Verified 基準測試中，它成功解決了54.2% 的問題，這一成績甚至超越了許多同級別的開源模型。這意味著它在處理復雜的代碼修復和邏輯理解時，已經具備了極高的實用性。

最令行業關注的是其極高的性價比。根據 Allen AI 的數據，訓練該模型僅需40個 GPU 天。對于預算有限的小型團隊，僅需花費約400美元進行微調，就能獲得與頂級開源模型持平的效果;即使是追求行業領先的性能，其訓練成本也可以控制在12，000美元左右。這徹底打破了“大模型微調耗資巨大”的固有印象。

SERA 采用了名為“軟驗證生成”（Soft-verified Generation）的簡化訓練方法，降低了對高質量完美代碼示例的依賴。目前，這些模型已在 Hugging Face 平臺上以 Apache2.0協議開源，開發者只需寥寥幾行代碼即可啟動。這標志著私有化 AI 編程助手的普及時代已經正式到來。

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