核心观点 - Skywork-SWE 是昆仑万维推出的自主代码智能体基座模型，专注于修复开源软件工程中的 bug，具备多轮交互、长上下文理解与逻辑推理能力 [2][7] - 该模型参数量达 32B，是目前同规模下最强的开源软件工程智能体之一，在 SWE-bench Verified 基准上取得 47% 的准确度，超越多个主流闭源模型 [7][25][33] - 其核心突破在于构建了业内最大规模、可验证的 SWE 数据集（10,169 个真实代码问题 + 8,209 条多轮交互轨迹），首次系统性验证了数据 Scaling Law 在复杂工程任务中的适用性 [11][13][40] 技术实现 数据集构建 - 从 15 万个 GitHub 仓库筛选出 10,169 个真实代码问题和 8,209 条多轮交互轨迹，覆盖 2,531 个仓库，远超同类数据集（如 SWE-Gym Lite 仅 230 个实例）[13][16][21] - 采用三阶段九步骤流程：数据采集与预筛选（阶段 A）、环境设置与执行验证（阶段 B）、智能体轨迹生成（阶段 C），确保每条样本可复现并通过单元测试 [12][16][17] - 数据复杂度显著更高：平均每个补丁涉及 2.3 个函数修改、6 个代码块、74 行代码变更，更贴近真实开发场景 [20][21] 模型性能 - 在 SWE-bench Verified 基准上，Skywork-SWE-32B 以 47% 准确度超越 DeepSeek-V3-0324（671B 参数）和 Claude 3.5（46%），并实现 38.0% pass@1 准确度刷新开源记录 [25][27][33] - 实验显示模型性能随数据规模呈指数级提升且未饱和，验证了数据 Scaling Law 的有效性 [27][29] - 采用测试时扩展（TTS）技术后，Best of 8 测试下准确率提升至 47% [30] 行业意义 - 填补了高质量 SWE 训练数据的空白，其数据集被类比为软件工程智能体的「ImageNet」[40] - 开创了「数据+系统+执行力」的智能体开发范式，未来将扩展至更多编程语言并支持在线强化学习探索 [41][42] - 是昆仑万维 Skywork 系列的重要落地成果，与其多模态推理模型、音乐模型、短剧创作模型等形成全链条布局 [42]