# Python代碼生成

OpenCodeReasoning-Nemotron-14B 是基於 Qwen2.5-14B-Instruct 進行後訓練的大型語言模型，專為代碼生成推理優化，支持32K tokens上下文長度。

OpenCodeReasoning-Nemotron-32B 是基於 Qwen2.5-32B-Instruct 的代碼生成推理模型，支持32K tokens上下文長度，適用於商業和非商業用途。

基於Qwen/Qwen3-30B-A3B微調的Python編程專用模型，專注於代碼生成任務

OpenCodeReasoning-Nemotron-7B 是基於 Qwen2.5-7B-Instruct 開發的大型語言模型，專注於代碼生成和推理任務，支持 32K tokens 的上下文長度。

PyCodeT5是CodeT5模型的專用變體，專門針對生成和理解Python函數進行了微調，能夠將自然語言描述轉換為功能性Python代碼。

基於unsloth/Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit微調的Python代碼生成模型，使用Unsloth和TRL庫訓練，速度提升2倍

Code Llama是由Meta發佈的預訓練生成文本模型系列，專為代碼生成與理解任務設計。本模型為340億參數Python專用版本。

Code Llama是由Meta發佈的70億到340億參數規模的預訓練及微調生成文本模型系列，本模型為130億參數Python專用版本

Code Llama是由Meta開發的70億參數代碼生成模型系列，本版本專門針對Python語言優化

CodeLlama 70B Python 是一個專注於 Python 編程語言的大型語言模型，基於 Llama 2 架構，專為代碼生成和補全任務優化。

該模型基於bigcode/starcoderdata數據集中的58個Python文件中的4個進行訓練，主要用於代碼相關任務。

基於TinyMistral-248M-v2-Instruct開發的Python專用代碼生成模型，支持指令格式的Python代碼生成

這是rahuldshetty/tinyllama-python的量化GGUF模型文件，基於unsloth/tinyllama-bnb-4bit微調，專注於Python代碼生成任務。

基於Zephyr-7b-beta的俄語編程增強模型，專注於Python代碼生成任務

Phi-1是一個13億參數的Transformer模型，專為Python基礎編程設計，在HumanEval基準測試中準確率超過50%

這是Llama 2 7B模型的4位GPTQ量化版本，專門針對Python代碼生成任務進行了微調

基於CodeLlama-7b-hf模型，採用QLoRA（4比特精度）在Evol-Instruct-Python-1k數據集上微調而成的代碼生成模型

CodeLlama 7B Python是Meta開發的專注於Python代碼生成的7B參數大語言模型，提供GGUF格式量化版本

代碼駱駝(Code Llama)是Meta推出的340億參數Python專用代碼生成模型，基於Llama 2架構優化，專注於Python代碼合成與理解

Code Llama是Meta開發的代碼生成與理解大模型系列，本版本為130億參數Python專用變體

CodeT5+是一個開源代碼大語言模型家族，採用編碼器-解碼器架構，支持多種代碼理解與生成任務。本模型為220M參數版本，專門針對Python代碼生成進行了優化。

CodeT5+是一個開源代碼大語言模型家族，採用編碼器-解碼器架構，支持廣泛的代碼理解與生成任務。本模型基於Python代碼進行了額外調優。

這是一個擁有1.64億參數的Python代碼生成模型，基於StarCoder架構，專門針對Python代碼生成任務進行了優化。

基於Salesforce/codet5-small微調的Python代碼生成模型，專注於自定義函數生成任務

基於Salesforce/codegen-350M-mono微調的Python代碼生成模型，專注於自定義函數生成

CodeT5是基於Python語言NTP目標預訓練的大規模編碼器-解碼器模型，專注於代碼理解與生成任務

CodeGen-Mono 16B是一個用於程序合成的自迴歸語言模型，專注於根據英語提示生成可執行代碼。

CodeGen是用於程序合成的自迴歸語言模型系列，CodeGen-Mono 6B是基於Python編程語言數據集進一步預訓練的6B參數模型。

CodeGen是一系列用於程序合成的自迴歸語言模型，基於Python編程語言數據集預訓練。

基於bert-base-uncased微調的GPT-2大型模型，專注於Python代碼相關問題的處理

CodeParrot 是一個基於GPT-2架構（15億參數）訓練的Python代碼生成模型，專注於Python代碼的自動生成。

基於GPT-Neo-125M模型在APPS數據集上微調的編程任務解決模型

基於GPT-J 6B微調的Python代碼生成模型，專注於Python編程輔助

GPyT是一個基於80GB純Python代碼從頭訓練的GPT2模型，專注於Python代碼生成任務。

基於Jupyter筆記本訓練的Python代碼生成模型，可根據自然語言意圖在代碼上下文中合成代碼