CWM代码大语言模型上线：用“世界模型”逻辑优化代码生成 小参数也有强性能

当前AI代码生成工具虽能快速输出代码，但常因缺乏对“代码运行效果”的前置推理，导致结果需反复调试。今日，一款针对性解决这一问题的代码大语言模型Code World Model（简称CWM）正式发布。

CWM的核心创新在于融入“世界模型”概念——生成代码时，它并非直接输出结果，而是先像人类程序员一样，预判后续指令的潜在效果，再通过规划推理优化代码逻辑。这种方式让代码不仅“能运行”，更“符合预期目标”，与现有主流语言模型形成差异化优势。

为支撑这一能力，CWM的训练数据覆盖了丰富的编程场景，尤其针对Python（主流编程语言）与Bash（Linux/macOS命令行语言）做了专项优化。例如面对“统计字符串中‘r’的数量”这类问题，CWM会像Python调试器一样，清晰呈现其思考过程与解决方案，甚至能模拟Python代码在Bash环境中的运行状态。

此次发布的32B参数版本CWM，在多项编程基准测试中验证了实力：

• 在SWE-bench Verified测试中获65.8%的得分，虽略低于Qwen3-Coder、Kimi-K2-Instruct等大模型，但在开源领域处于领先位置；
• LiveCodeBench测试得分68.6%，展现了对实时代码问题的解决能力；
• Math-500测试更是达到96.6%的高评分，凸显在数学推理维度的强表现。

值得注意的是，该模型的发布得到了知名科学家Yann LeCun的支持，其“用世界模型驱动代码生成”的创新思路，也为AI编程领域提供了新的思考方向。

作为一款小参数规模的代码模型，CWM的表现证明，通过“推理规划”能力的强化，小参数模型也能在专业领域发挥大价值。其开源领域的领先成绩，或将吸引更多开发者参与优化，推动AI编程从“量的输出”向“质的提升”转变。