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ChatGPT Codex代碼蒸饏數據包
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商品詳情
產品概述
本商品為基於 OpenAI GPT-5.4 Codex 模型蒸饏的代碼類 AI 大模型訓練數據包。GPT-5.4 是 OpenAI 於 2026年3月發佈的最新代碼模型,將通用模型與 Codex 代碼專項模型合二為一,具備原生電腦操作能力、100萬 Token 上下文窗口、SWE-bench Verified 84%+ 代碼能力。
自行蒸饏成本約 ¥700,000+,本數據包為您節省 88%+ 的蒸饏成本。
- 數據總量:約 480萬+ 條高質量代碼指令-響應對
- Token 規模:約 130億 Tokens
- 編程語言:覆蓋 20+ 主流編程語言
- 源模型:GPT-5.4 Codex(SWE-bench 84%、SWE-bench Pro 57.7%、HumanEval 97.5%)
- 蒸饏方法:Self-Instruct + Evol-Instruct + RLHF + 執行反饋 + CoT
為什麼選擇 GPT-5.4 Codex?
| 指標 | GPT-5.4 Codex | GPT-4.1 | GPT-5.2-Codex |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 84% | 54.6% | 80.0% |
| SWE-bench Pro | 57.7% | — | 56.4% |
| HumanEval | 97.5% | 91.5% | 97.0% |
| 原生電腦操作 | ✓ | ✗ | ✗ |
數據內容覆蓋
| 序號 | 代碼任務 | 詳細說明 | 數據量級 |
|---|---|---|---|
| 1 | 代碼生成 | 精準編輯(僅2%多餘修改) | ~110萬條 |
| 2 | 競賽級算法 | 動態規劃、圖論、數論、計算幾何 | ~65萬條 |
| 3 | 終端與DevOps | Shell、CI/CD、Docker/K8s、IaC | ~50萬條 |
| 4 | 多文件工程 | 跨文件修改、倉庫級問題定位 | ~45萬條 |
| 5 | 調試與故障排查 | Bug定位、並發競態、安全漏洞 | ~50萬條 |
| 6 | 重構與遷移 | 架構升級、框架/語言遷移 | ~40萬條 |
| 7 | 系統設計 | 微服務、分佈式、高可用 | ~35萬條 |
| 8 | 測試生成與TDD | 單元/E2E/Property-based | ~30萬條 |
| 9 | 安全審計與Code Review | CVE、注入防御、PR Review | ~30萬條 |
| 10 | 文檔與註釋 | API文檔、README、ADR | ~25萬條 |
蒸饏成本對比
| 方案 | 成本 | 時間 | 說明 |
|---|---|---|---|
| 自行蒸饏 | ~¥700,000+ | 2-4個月 | API費用+執行環境+人工質檢 |
| 本數據包 | ¥79,000 | 即時 | 成品數據,已完成全部蒸饏與質檢 |
| 節省 | 88%+ 成本,2-4個月時間 |
與 Claude 蒸饏包的差異化
| 維度 | 本包(GPT-5.4) | Claude蒸饏包 |
|---|---|---|
| Agentic Coding | ★★★★ | ★★★★★ |
| 代碼理解與推理 | ★★★★ | ★★★★★ |
| 整體代碼能力 | ★★★★ | ★★★★★ |
| 終端/DevOps | ★★★★★ | ★★★★ |
| 代碼精準度 | ★★★★★ | ★★★★ |
| 競賽級算法 | ★★★★★ | ★★★★ |
Claude 蒸饏包在 Agentic Coding、代碼理解與整體能力上更強,而 GPT-5.4 Codex 包在終端操作、代碼精準度和競賽算法方面有獨特優勢。兩個包搭配使用可達到最佳效果。
兼容主流代碼評測
- SWE-bench Verified / Pro、HumanEval、LiveCodeBench、APPS、MultiPL-E、Codeforces
適用場景
- 代碼 LLM 微調、AI Coding Agent、競賽級算法 AI
- DevOps / SRE、安全審計、IDE 插件、企業代碼助手
交付說明
- 數據文件:JSONL / Parquet,附文檔
- 交付:1-3 個工作日
- 更新:可按需增量更新
- 支持:提供微調指導
- 合規:僅供合法研究與商業用途
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