Qoder от Alibaba добавил режим быстрого отклика с ответами через 3 секунды и сниженным потреблением кредитов
Подробнее
Pandaily
pandaily.com

Qoder от Alibaba добавил режим быстрого отклика с ответами через 3 секунды и сниженным потреблением кредитов

AI-агент по кодированию Qoder от Alibaba представил новый режим, получивший название Fast, который предназначен для выполнения повседневных задач, требующих оперативного результата. Компания сообщила 10 октября, что этот новый уровень доступен в настольном приложении Qoder версии 0.4.4 и более поздних, как для индивидуальных, так и для корпоративных пользователей, одновременно на китайской и международной версиях, как стало известно изданию IT Home.

Режим Fast характеризуется временем первого ответа около трех секунд, высоким качеством вывода и коэффициентом использования кредитов 0.8x. На китайской версии Fast добавлен как дополнительный вариант к уже существующим опциям. В то время как на международной версии он заменяет предыдущий уровень Performance, а не располагается рядом с ним.

Для международных пользователей это изменение означает появление более быстрого и экономичного уровня без ущерба для качества. Время первого ответа сократилось с примерно восьми секунд до трех, а коэффициент кредитов уменьшился с 1.1x до 0.8x, что составляет примерно 27% экономии. Qoder утверждает, что качество вывода остается таким же, как и у Performance, и пользователи старого уровня автоматически переведены на новый режим без необходимости каких-либо действий с их стороны.

Qoder также опубликовал показатели времени первого ответа для своих других уровней. Согласно собственным измерениям компании, Fast с тремя секундами сравнивается с 7.9 секундами для Performance на международной версии, 9.8 секундами для Auto и 13 секундами для Ultimate на международной версии. Это ставит Fast в положение, которое составляет менее трети времени Auto и примерно четверти времени Ultimate.

Компания провела собственный сравнительный тест против быстрых режимов конкурирующих инструментов для кодирования. В ходе этого самоотчетного тестирования, охватившего десять наиболее распространенных задач разработчиков, Qoder заявил, что завершил работу примерно в третьем времени по сравнению с сопоставимыми отечественными продуктами и примерно в четверти времени по сравнению с сопоставимыми зарубежными продуктами. При этом названия протестированных продуктов не были раскрыты, и полученные цифры не прошли независимую проверку.

Примеры задач, представленные в объявлении, были относительно простыми: составление краткого туристического маршрута заняло около секунды, а преобразование ежедневного рабочего журнала в план на следующий день — около четырех секунд. Qoder сообщил, что другие продукты в семействе Qoder в скором времени добавят режим Fast, однако точные сроки не были названы. Этот уровень ориентирован на рутинную, быструю работу, в то время как более медленные уровни, такие как Ultimate, остаются доступными для более сложных задач.

Похожие сюжеты

Модель XekRung от Alibaba заняла первое место в рейтинге CyberGym с показателем 88,9%
Подробнее
pandaily.com

Модель XekRung от Alibaba заняла первое место в рейтинге CyberGym с показателем 88,9%

Кибербезопасная большая языковая модель XekRung от Alibaba завоевала первое место в рейтинге CyberGym, который является эталоном для воспроизведения уязвимостей и поддерживается исследователями из Калифорнийского университета в Беркли. Эта версия, обозначенная как XekRung-1.5-27B-Preview и доработанная на основе открытой модели Qwen3.8-27B от Alibaba, продемонстрировала успешность на уровне 88,9% в представлении от 13 сентября. Китайские технологические СМИ сообщили об этом результате 28 сентября, отметив, что это первый случай, когда модель от китайского разработчика возглавила этот рейтинг.

Тест CyberGym включает 1507 реальных уязвимостей из 188 проектов с открытым исходным кодом, которые изначально были обнаружены программой OSS-Fuzz от Google. В первом уровне задачи модель получает описание уязвимости и необновленный код, после чего должна создать входной файл в виде доказательства концепции, который активирует ошибку в уязвимой версии, но не в исправленной.

В текущем рейтинге модель XekRung опережает Gemini 3.8 Flash Cyber от Google с результатом 86,3%, GPT-5.5-Cyber от OpenAI с 85,6%, GLM-5.3 от Zhipu AI с 84,5% и DeepSeek-V4-Pro с 83,3%. Поддерживающие этот бенчмарк отмечают, что оценки предоставляются отдельными командами, прогоны являются стохастическими, и небольшие различия в баллах могут не отражать существенных различий в возможностях.

Модель разработана в Лаборатории AGI Безопасности Alibaba под руководством Хуан Лунтао. Согласно отчету команды, базовая модель Qwen3.8-27B показала 54,51% при тех же условиях, что означает прирост в 34,39 процентных пункта после дополнительного обучения. Лаборатория объясняет этот успех супервизируемым тонким тюнингом на данных, обезличенных из собственных операций безопасности Alibaba, обучением с подкреплением агентов в рамках общей инструментальной структуры, получением вознаграждений на основе сборки, сбоев и валидации PoC, а также повторным использованием неудачных попыток в качестве корректирующих пар для обучения. При этом подчеркивается, что в процессе обучения не использовались задачи, патчи или эталонные PoC CyberGym. Оценка проводилась на локально размещенном выводе FP8 с окном контекста 256K, без предварительно установленных фреймворков для фаззинга и с ограниченным сетевым доступом согласно списку разрешенных в бенчмарке.

Alibaba также акцентирует внимание на эффективности, заявляя, что модель с 27 миллиардами параметров в 1/27 или 1/370 размере по сравнению с сопоставимыми кибермоделями, что снизит вычислительные затраты на автоматизированную сортировку уязвимостей. Веса XekRung пока не опубликованы, и Alibaba не предоставила сроков внешнего доступа, хотя Хуан заявил, что технология безопасности лаборатории будет предлагаться более широко, а будущие версии будут нацелены на состязательный интеллект, самоэволюцию и агентные задачи. Ранее в мае был выпущен технический отчет XekRung, посвященный версии с 8 миллиардами параметров, построенной на базе Qwen.

Популярное