清华开源CodeGeeX4-ALL-9B：性能超越竞品的90亿参数多语言代码生成模型

近日，清华大学知识工程团队发布了新一代的代码大模型：CodeGeeX4-ALL-9B。此举旨在提升CodeGeeX系列的性能，为开发者提供更强大的代码助手，助力软件开发领域的效率提升和创新。

CodeGeeX4-ALL-9B模型是基于GLM-4-9B架构进一步训练而来，继承了其卓越的性能，并针对代码生成任务进行了优化。该模型拥有94亿参数，是目前开源领域内领先的代码大模型之一，能够有效支持各种编程语言和开发场景。

CodeGeeX4-ALL-9B的一个显著特点是其强大的代码生成能力，可以应用于代码补全、跨语种翻译以及辅助生成复杂代码等任务。通过理解人类的编程意图，它能够生成高质量、可执行的代码，从而显著提升开发效率，降低开发门槛。

在性能评估方面，该模型在BigCodeBench和NaturalCodeBench等权威的代码生成评测基准上取得了优异成绩。这些评测结果充分展示了CodeGeeX4-ALL-9B在实际应用中的强大实力，超越了许多同等规模的模型。

CodeGeeX4-ALL-9B的便捷性和易用性也值得称赞，它不仅支持transformers等主流的开源框架，还支持GPU和CPU等多种硬件平台，方便开发者根据自身需求进行部署和使用。这种广泛的兼容性降低了使用门槛，使得更多开发者可以从中受益。

为了方便广大开发者体验这一模型，研究团队提供了详细的部署文档和使用指南，方便开发者快速上手。通过开源的方式，知识工程团队希望能够促进代码大模型技术的普及和发展，推动整个软件开发行业的进步。

总之，清华大学知识工程团队发布的CodeGeeX4-ALL-9B模型代表了当前代码大模型领域的一项重要进展。无论是从模型性能、技术特点还是应用前景来看，都具备显著的优势，值得广大的开发者关注和尝试。

模型地址：https://huggingface.co/THUDM/codegeex4-all-9b