Seed Coder 8B Reasoning GGUF

🚀 Seed-Coder-8B-Reasoning GGUF模型

Seed-Coder-8B-Reasoning GGUF模型是基于Transformer架构的代码生成模型，能够实现高性能的代码生成和推理任务。该模型具有强大的推理能力，适用于多种编码任务，在同规模的开源模型中表现出色。

🚀 快速开始

你需要安装最新版本的transformers和accelerate：

pip install -U transformers accelerate

以下是一个简单的示例，展示了如何使用Hugging Face的pipeline API加载模型并进行代码生成：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Reasoning"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", trust_remote_code=True)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Write a quick sort algorithm."},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt",
    add_generation_prompt=True,  
).to(model.device)

outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=16384)
response = tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)

✨ 主要特性

Seed-Coder模型亮点

• 以模型为中心：Seed-Coder主要利用大语言模型（LLMs）而非手工规则进行代码数据过滤，减少了预训练数据构建中的人工工作量。
• 透明性：公开分享了以模型为中心的数据处理流程的详细信息，包括GitHub数据、提交数据和代码相关网络数据的整理方法。
• 强大性能：在各种编码任务中，Seed-Coder在同规模的开源模型中达到了最先进的性能。

Seed-Coder-8B-Reasoning模型特性

• 类型：因果语言模型
• 训练阶段：预训练和后训练
• 数据源：公共数据集
• 上下文长度：65,536

📦 安装指南

安装最新版本的transformers和accelerate：

pip install -U transformers accelerate

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Reasoning"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", trust_remote_code=True)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Write a quick sort algorithm."},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt",
    add_generation_prompt=True,  
).to(model.device)

outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=16384)
response = tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)

📚 详细文档

模型生成细节

该模型使用llama.cpp在提交版本5787b5da生成。

超越IMatrix的量化方法

测试了一种新的量化方法，使用规则将重要层的量化提升到标准IMatrix之上。标准IMatrix在低比特量化和混合专家（MOE）模型中表现不佳，因此使用llama.cpp的--tensor-type来提升选定层的量化。详情见使用llama.cpp进行层提升。这种方法会生成更大的模型文件，但在给定模型大小的情况下提高了精度。

选择合适的模型格式

选择正确的模型格式取决于你的硬件能力和内存限制。

BF16（脑浮点16）——如果有BF16加速则使用

• 一种16位浮点格式，旨在实现更快的计算，同时保持良好的精度。
• 提供与FP32相似的动态范围，但内存使用更低。
• 如果你的硬件支持BF16加速（检查设备规格），建议使用。
• 与FP32相比，适用于高性能推理且内存占用减少的场景。

适用情况：

• 你的硬件具有原生BF16支持（如较新的GPU、TPU）。
• 你希望在节省内存的同时获得更高的精度。
• 你计划将模型重新量化为其他格式。

避免情况：

• 你的硬件不支持BF16（可能会回退到FP32并运行较慢）。
• 你需要与缺乏BF16优化的旧设备兼容。

F16（浮点16）——比BF16更广泛支持

• 一种16位浮点格式，精度较高，但动态范围比BF16小。
• 适用于大多数支持FP16加速的设备（包括许多GPU和一些CPU）。
• 数值精度略低于BF16，但通常足以进行推理。

适用情况：

• 你的硬件支持FP16但不支持BF16。
• 你需要在速度、内存使用和准确性之间取得平衡。
• 你在GPU或其他针对FP16计算优化的设备上运行。

避免情况：

• 你的设备缺乏原生FP16支持（可能运行比预期慢）。
• 你有内存限制。

混合精度模型（如bf16_q8_0、f16_q4_K）——两全其美

这些格式选择性地量化非关键层，同时保持关键层的全精度（如注意力层和输出层）。

• 命名方式如bf16_q8_0（表示全精度BF16核心层 + 量化Q8_0其他层）。
• 在内存效率和准确性之间取得平衡，比全量化模型有所改进，且不需要BF16/F16的全部内存。

适用情况：

• 你需要比仅量化模型更高的准确性，但无法承受全BF16/F16的内存开销。
• 你的设备支持混合精度推理。
• 你希望在受限硬件上为生产级模型优化权衡。

避免情况：

• 你的目标设备不支持混合或全精度加速。
• 你在超严格的内存限制下操作（这种情况下使用全量化格式）。

量化模型（Q4_K、Q6_K、Q8等）——适用于CPU和低显存推理

量化在尽可能保持准确性的同时减小模型大小和内存使用。

• 低比特模型（Q4_K）：最适合最小内存使用，可能精度较低。
• 高比特模型（Q6_K、Q8_0）：准确性更好，但需要更多内存。

适用情况：

• 你在CPU上运行推理，需要优化模型。
• 你的设备显存较低，无法加载全精度模型。
• 你希望在保持合理准确性的同时减少内存占用。

避免情况：

• 你需要最高的准确性（全精度模型更适合）。
• 你的硬件有足够的显存用于更高精度的格式（BF16/F16）。

极低比特量化（IQ3_XS、IQ3_S、IQ3_M、Q4_K、Q4_0）

这些模型针对非常高的内存效率进行了优化，适用于低功耗设备或大规模部署，其中内存是关键限制因素。

• IQ3_XS：超低比特量化（3位），具有非常高的内存效率。
  • 用例：最适合超低内存设备，即使Q4_K也太大的情况。
  • 权衡：与高比特量化相比，准确性较低。
• IQ3_S：小块大小，实现最大内存效率。
  • 用例：最适合低内存设备，当IQ3_XS过于激进时使用。
• IQ3_M：中等块大小，比IQ3_S准确性更好。
  • 用例：适用于低内存设备，当IQ3_S限制过大时使用。
• Q4_K：4位量化，具有逐块优化以提高准确性。
  • 用例：最适合低内存设备，当Q6_K太大时使用。
• Q4_0：纯4位量化，针对ARM设备优化。
  • 用例：最适合基于ARM的设备或低内存环境。

超低比特量化（IQ1_S、IQ1_M、IQ2_S、IQ2_M、IQ2_XS、IQ2_XSS）

• 超低比特量化（1 - 2位），具有极高的内存效率。
  • 用例：最适合模型必须适应非常受限内存的情况。
  • 权衡：准确性非常低，可能无法按预期工作。使用前请充分测试。

模型格式选择总结表

模型格式	精度	内存使用	设备要求	最佳用例
BF16	非常高	高	支持BF16的GPU/CPU	高速推理且内存减少
F16	高	高	支持FP16的GPU/CPU	当BF16不可用时进行推理
Q4_K	中 - 低	低	CPU或低显存设备	内存受限的推理
Q6_K	中	中等	内存较多的CPU	量化下更好的准确性
Q8_0	高	中等	具有中等显存的GPU/CPU	量化模型中最高的准确性
IQ3_XS	低	非常低	超低内存设备	最大内存效率，低准确性
IQ3_S	低	非常低	低内存设备	比IQ3_XS略可用
IQ3_M	低 - 中	低	低内存设备	比IQ3_S准确性更好
Q4_0	低	低	基于ARM/嵌入式设备	Llama.cpp自动优化ARM推理
超低比特（IQ1/2_*）	非常低	极低	小型边缘/嵌入式设备	将模型放入极紧的内存中；低准确性
混合（如bf16_q8_0）	中 - 高	中等	支持混合精度的硬件	平衡性能和内存，关键层接近FP准确性

模型下载

模型名称	长度	下载	备注
Seed-Coder-8B-Base	32K	🔗 模型	在以模型为中心的代码数据上预训练。
Seed-Coder-8B-Instruct	32K	🔗 模型	进行指令微调以与用户意图对齐。
Seed-Coder-8B-Reasoning	64K	🔗 模型	经过强化学习训练以增强推理能力。
Seed-Coder-8B-Reasoning-bf16	64K	🔗 模型	经过强化学习训练以增强推理能力。

评估

Seed-Coder-8B-Reasoning在竞赛编程中表现出色，证明了较小的大语言模型也能胜任复杂的推理任务。我们的模型在IOI'2024上超越了QwQ-32B和DeepSeek-R1，并在Codeforces竞赛中达到了与o1-mini相当的ELO评级。

详细的基准测试性能请参考我们的技术报告。

免费网络监控助手测试

如果你觉得这些模型有用，可以帮助测试由AI驱动的免费网络监控助手，该助手具备量子就绪安全检查功能。

免费网络监控

免费网络监控服务的完整开源代码可在GitHub仓库（名称中包含NetworkMonitor的仓库）找到：免费网络监控源代码。如果你想自己进行模型量化，也可以找到相关代码GGUFModelBuilder。

测试方法

选择一种AI助手类型：

• TurboLLM（GPT-4.1-mini）
• HugLLM（Hugging Face开源模型）
• TestLLM（仅支持CPU的实验性模型）

测试内容

正在挑战小型开源模型在AI网络监控中的极限，具体包括：

• 针对实时网络服务的函数调用。
• 模型可以多小，同时仍能处理：
  • 自动化Nmap安全扫描。
  • 量子就绪检查。
  • 网络监控任务。

各助手特点

• TestLLM —— 当前的实验性模型（在Hugging Face Docker空间的2个CPU线程上运行llama.cpp）：
  • 零配置设置。
  • 加载时间约30秒（推理慢，但无API成本），由于成本低，无令牌限制。
  • 寻求帮助！如果你对边缘设备AI感兴趣，让我们合作！
• TurboLLM —— 使用gpt-4.1-mini：
  • 性能非常好，但不幸的是OpenAI按令牌收费，因此令牌使用受限。
  • 创建自定义命令处理器，在免费网络监控代理上运行.NET代码。
  • 实时网络诊断和监控。
  • 安全审计。
  • 渗透测试（Nmap/Metasploit）。
• HugLLM —— 最新的开源模型：
  • 在Hugging Face推理API上运行，使用Novita托管的最新模型表现良好。

示例测试命令

1. "Give me info on my websites SSL certificate"
2. "Check if my server is using quantum safe encyption for communication"
3. "Run a comprehensive security audit on my server"
4. "Create a cmd processor to .. (what ever you want)" 注意，你需要安装免费网络监控代理才能运行.NET代码。这是一个非常灵活和强大的功能，请谨慎使用！

🔧 技术细节

暂未提供相关技术细节，后续可进一步补充。

📄 许可证

本项目遵循MIT许可证。详情见LICENSE文件。

引用

如果你觉得我们的工作有帮助，请引用：

@misc{seed2025seedcoderletcodemodel,
      title={{Seed-Coder}: Let the Code Model Curate Data for Itself}, 
      author={{ByteDance Seed} and Yuyu Zhang and Jing Su and Yifan Sun and Chenguang Xi and Xia Xiao and Shen Zheng and Anxiang Zhang and Kaibo Liu and Daoguang Zan and Tao Sun and Jinhua Zhu and Shulin Xin and Dong Huang and Yetao Bai and Lixin Dong and Chao Li and Jianchong Chen and Hanzhi Zhou and Yifan Huang and Guanghan Ning and Xierui Song and Jiaze Chen and Siyao Liu and Kai Shen and Liang Xiang and Yonghui Wu},
      year={2025},
      eprint={2506.03524},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2506.03524}, 
}