字节跳动Seed团队正式推出全新开源代码模型Seed-Coder，以其卓越的代码生成、补全、编辑及推理能力引发业界广泛关注。作为一款8B参数规模的模型，Seed-Coder在多个基准测试中超越同级别竞品，展现出强大的编程潜力和高效的数据处理设计。
模型概览:8B参数，32K上下文，MIT协议开源
Seed-Coder是一个专注于代码生成、编程和软件工程任务的模型系列，包含三个主要变体:
Seed-Coder-8B-Base:基于模型为中心的代码数据预训练，奠定坚实基础。
Seed-Coder-8B-Instruct:通过指令微调优化，擅长响应用户编程意图。
Seed-Coder-8B-Reasoning:强化推理能力，适用于复杂软件工程场景。
该模型支持32，768tokens的上下文长度，采用宽松的MIT开源协议，完整代码已发布至Hugging Face，方便开发者自由使用与二次开发。Seed-Coder的前身是doubao-coder，基于Llama3结构，参数量约为8.25亿，结合分组查询注意力（GQA）机制，确保高效性能表现。
核心亮点:模型为中心的数据处理范式
Seed-Coder的最大创新在于其**“模型为中心”的数据处理方式**，大幅减少人工干预，提升数据筛选效率。字节Seed团队提出利用小型语言模型（LLM）自动策划和过滤代码数据，取代传统的手工规则。这种方法通过以下步骤实现:
质量过滤:基于DeepSeek-V2-Chat训练的评分模型，从22万+份代码文档中筛选高质量数据，评估维度包括可读性、模块性、清晰度和可重用性。
提交数据优化:从14万个高星级GitHub仓库中提取7400万个提交记录，格式化为代码变更预测任务，生成约1000亿token的预训练语料。
多阶段预训练:结合文件级代码、网络数据、高质量数据集及长上下文数据，通过Fill-in-the-Middle（FIM）和Suffix-Prefix-Middle(SPM)训练增强上下文感知能力。
这一范式不仅提升了模型的代码生成质量，还为未来AI驱动的数据处理提供了新思路。
性能表现:多项基准测试夺冠
Seed-Coder在编程领域的表现令人瞩目，尤其在以下基准测试中取得领先:
SWE-bench:软件工程任务评测，展现出色的代码修复与生成能力。
Multi-SWE-bench:多语言代码修复基准，验证其跨语言通用性。
IOI:国际信息学奥林匹克相关任务，凸显强大的代码推理能力。
相较于Qwen3-8B和Qwen2.5-Coder-7B，Seed-Coder在Aider测试中自测得分约57.1，展现出更优的编程水平。其8B参数规模虽小，却凭借精细的数据处理和训练策略，实现了媲美更大模型的性能，堪称“轻量级王者”。
字节跳动近期在AI领域的动作频频，Seed-Coder的发布是其开源战略的重要一环。除了代码模型，字节还开源了视频生成模型和推理模型，致力于降低AI开发门槛，构建开放的生态系统。Seed-Coder的MIT协议和Hugging Face代码发布，进一步体现了字节对全球开发者社区的支持。
AIbase观察到，字节Seed团队通过模型驱动的数据处理和高效训练方法，不仅推动了代码生成技术的进步，也为AI在软件工程领域的应用开辟了新可能性。未来，Seed-Coder有望在自动化编程、代码审查和教育等领域发挥更大作用。
Seed-Coder开启智能编程新未来
作为字节跳动在AI编程领域的最新力作，Seed-Coder以其创新的数据处理范式、卓越的性能表现和开放的生态策略，为开发者提供了一款高效、灵活的代码生成工具。AIbase将继续跟踪字节Seed团队的动态，为读者带来更多前沿AI技术的深度报道。
项目:https://github.com/ByteDance-Seed/Seed-Coder