快科技 6 月 17 日消息，月之暗面推出了针对软件工程任务的全新开源代码大模型—— Kimi-Dev-72B。

该模型在 SWE-bench Verified 编程基准测试中取得了全球最高开源模型水平，以仅 72B 的参数量，超越了刚发布不就、参数量达 671B 的新版 DeepSeek-R1。

该模型通过大规模强化学习进行优化，能够自主修补 Docker 中的真实存储库，并且只有当整个测试套件通过时才会获得奖励，从而确保了解决方案的正确性和稳健性。

Kimi-Dev-72B 的设计理念和技术细节包括 BugFixer 和 TestWriter 的组合、中期训练、强化学习和测试时自我博弈。

其中，BugFixer 和 TestWriter 的互补设计奠定了模型的基础，使其在修复错误和编写测试方面表现出色。

中期训练则通过约 1500 亿个高质量的真实数据，增强了模型对实际 Bug 修复和单元测试的理解。

强化学习阶段则专注于提升其代码编辑能力，使其在文件本地化和代码编辑方面表现出色。

目前，Kimi-Dev-72B 已在 Hugging Face 和 GitHub 上提供下载和部署，包括模型权重、源代码等。