模型概述 - 首个面向现代前端代码生成的多模态大模型解决方案Flame开源发布，支持组件化、状态管理和数据驱动渲染等现代前端开发特点[1] - 模型能根据截图生成符合现代前端开发规范的代码，包括清晰的外联样式和模块化组件结构[4] - 相比GPT-4o等模型只能产出静态组件，Flame能正确定义组件状态、事件响应和基于数据的动态渲染[5] 技术优势 - 通过三种数据合成方法解决前端代码生成领域数据稀缺问题：基于进化的合成、基于瀑布模型的合成和基于增量开发的合成[18][20][22] - 数据合成方法能低成本大规模生成特定框架数据，已构建超过400k的React多模态数据集[25] - 仅用20万数据量级即实现52%+的Pass@1准确率，显著优于GPT-4o的11%[27] 性能表现 - 在包含80道题目的高质量测试集上，Flame生成的代码能通过编译验证、符合编码规范且渲染效果与设计图高度相似[26] - 模型支持多图场景下的数据合成和视觉思维链合成，为复杂场景提供更多可能性[25] - 训练数据、合成流程、模型及测试集已全面开源[28]