DeepSeek后的又一黑马:九坤开源IQuest-Coder-V1,首创LoopCoder机制超越Claude Sonnet?

在国产大模型百花齐放的今天,当大家还在热议DeepSeek的惊艳表现时,国内顶级量化机构九坤投资旗下的至知创新研究院(ZhiZhi Institute)悄然引爆了一枚技术深水炸弹。

他们正式发布了专注于代码生成领域的垂类模型——IQuest-Coder-V1

不同于目前流行的MoE(混合专家)架构,这是一款参数量为 40B40B 的Dense(稠密)架构模型。虽然参数量级适中,但其公布的评测成绩却令人咋舌:在多项核心基准测试中,表现竟然超越了Claude 3.5 Sonnet

目前,该系列模型已全量开源至Hugging Face,包含四个版本:

  • IQuest-Coder-V1-40B-Base-Stage1&Base(基座与中间态)
  • IQuest-Coder-V1-40B-Instruct(指令微调版)
  • IQuest-Coder-V1-40B-Loop-Instruct(完全体,搭载核心Loop机制)


🧠 核心黑科技:什么是 LoopCoder?

IQuest-Coder-V1之所以能以 40B40B 的身板挑战顶流模型,核心秘密在于其提出了一种全新的推理范式——LoopCoder

传统的代码模型通常是“直肠子”,输入Prompt,直接输出Code。而LoopCoder机制赋予了模型在潜空间(Latent Space)进行**“二次思考”**的能力。

1. 内部迭代,而非外部Agent

LoopCoder的工作流程可以类比为人类写代码的过程:

  • 第一遍(First Pass):模型接收输入Token,在内部生成一个潜空间的中间结果(Latent Input)。这就像程序员在脑海中先构思架构、选定技术栈。
  • 第二遍(Second Pass):将第一遍的潜空间结果作为“记忆”,再次输入模型进行精细化推理。
2. 双重注意力机制(Dual Attention)

在第二轮迭代中,模型会执行复杂的注意力计算:

  • 全局注意力(Global Attention):回顾第一轮迭代产生的所有键值对(KV Pairs),把握整体逻辑。
  • 局部注意力(Local Attention):仅关注第二轮迭代中已生成的Token,确保因果一致性。

最终,通过一个可学习的门控机制(Gating Mechanism),动态融合全局上下文与局部因果依赖,输出最终的高质量代码。

3. 与思维链(CoT)的区别

DeepSeek等模型推崇的CoT(Chain of Thought)是让模型把思考过程“写出来”(显式输出);而LoopCoder则是让模型在“脑子里”转两圈(隐式迭代)。

  • CoT:输入 -> [思考过程文本] -> 结果
  • LoopCoder:输入 -> [内部Latent计算 -> 内部优化] -> 结果

这种内部循环机制,不仅效率比外部Agent调用更高,还能针对复杂逻辑进行更有深度的推理优化。


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