在人工智能与代码生成技术的交汇点上，清华大学知识工程组（KEG）和数据挖掘团队带来了革命性的突破——CodeGeeX4-ALL-9B。作为CodeGeeX系列的最新力作，这一模型不仅延续了系列在代码生成领域的卓越表现，更在多语言支持和自动化编码效率方面树立了新的行业标杆，为软件开发领域注入了新的活力。
基于先进的GLM-4-9B框架，CodeGeeX4-ALL-9B经过精心训练和优化，展现出非凡的代码生成能力。模型拥有9.4亿个参数，在同类产品中性能卓越，甚至超越了许多规模更大的通用模型。其出色的推理速度和全面的性能表现，使其成为各类软件开发任务的理想选择，为开发者提供了强大的技术支持。
CodeGeeX4-ALL-9B的独特之处在于其全方位的功能支持。从代码补全、生成到代码解释和网络搜索，模型涵盖了软件开发的各个关键环节。特别是其创新的仓库级代码问答功能，让开发者能够以更直观、更高效的方式与代码库进行交互。这种全面的功能设计，使得CodeGeeX4-ALL-9B成为跨编程环境开发的得力助手。
在性能评估方面，CodeGeeX4-ALL-9B在BigCodeBench和NaturalCodeBench等权威基准测试中表现优异。这些测试全面评估了代码生成模型的各项能力，而CodeGeeX4-ALL-9B的出色表现充分证明了其在现实应用中的可靠性和实用性。作为参数规模小于100亿的领先模型，它成功超越了许多更大规模的竞争对手。
CodeGeeX4-ALL-9B在设计上充分考虑了用户体验，确保开发者能够轻松将其整合到现有工作流程中。通过支持transformers库的指定版本，开发者可以快速启动并使用该模型。同时，模型对GPU和CPU的双重支持，确保了在不同计算环境下的灵活应用，这种可访问性将大大促进其在开发者社区的广泛采用。
在实际应用场景中，CodeGeeX4-ALL-9B的推理过程展现了其强大的代码生成能力。模型能够根据用户输入，生成清晰、可执行的代码，极大地简化了开发流程。这种能力在复杂算法开发或重复性编码任务自动化等场景中尤为突出，为开发者提供了显著的效率提升。
作为清华大学知识工程组和数据挖掘团队的最新成果，CodeGeeX4-ALL-9B的发布标志着代码生成技术发展的一个重要里程碑。其卓越的性能、全面的功能支持和用户友好的设计，将彻底改变开发者处理编码任务的方式，推动软件开发领域的效率提升和创新突破。
模型地址：https://huggingface.co/THUDM/codegeex4-all-9b