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Gemini代碼蒸餾數據包
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US$59,000.00US$70,000.00-16%
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商品詳情
產品概述
本商品為基於 Google Gemini 3.1 Pro 模型蒸餾的代碼類 AI 大模型訓練數據包。Gemini 3.1 Pro 是 Google DeepMind 於 2026年2月發布的最新旗艦模型，採用稀疏混合專家架構（Sparse MoE），具備100萬 Token 上下文窗口、SWE-bench Verified 80.6%、Deep-Think 深度推理模式以及原生多模態代碼理解能力。通過大規模指令蒸餾、Self-Instruct 演化、執行反饋循環與 Chain-of-Thought 提取，精煉出其全棧代碼生成、大型代碼庫理解、前端工程、終端自動化與跨模態代碼轉換能力。
自行蒸餾成本約 ¥700,000+，本數據包為您節省 91%+ 的蒸餾成本。
- 數據總量：約 460萬+ 條高質量代碼指令-響應對
- Token 規模：約 120億 Tokens（含完整推理過程、代碼 + 執行反饋）
- 編程語言：覆蓋 20+ 主流編程語言（Python、TypeScript、Java、Go、Rust、C++、Kotlin、Swift、Dart 等）
- 數據格式：JSONL / Parquet（含指令、代碼、測試用例、執行結果、質量評分）
- 源模型：Gemini 3.1 Pro（SWE-bench Verified 80.6%、Terminal-Bench 68.5%、ARC-AGI-2 77.1%、100萬 Token 上下文）
- 蒸餾方法：Self-Instruct + Evol-Instruct + Deep-Think CoT 提取 + 執行反饋循環 + 多模態代碼蒸餾
Gemini 3.1 Pro 獨特優勢
| 特性 | 詳情 | 蒸餾價值 |
|---|---|---|
| 100萬 Token 上下文 | 可處理約 50,000 行代碼的完整代碼庫，一次性理解整個項目架構 | 長上下文代碼理解指令約 85萬條 |
| Deep-Think 推理模式 | 可選深度推理模式，在複雜代碼問題上投入更多計算資源進行擴展推理 | 深度推理代碼鏈約 60萬條 |
| 稀疏 MoE 架構 | Sparse Mixture-of-Experts，激活參數效率極高，推理速度快且能力強 | 高效推理模式的代碼數據約 40萬條 |
| 原生多模態代碼 | 可直接從 UI 截圖、設計稿、影片生成對應代碼（WebDev Arena #1） | 視覺→代碼指令約 35萬條 |
| Agentic Coding | 支援多步驟工具調用、bash 命令執行、自主編程工作流 | Agentic 多步驟任務鏈約 45萬條 |
10 大代碼任務類型
| 序號 | 任務類型 | 數據量 | 核心內容 |
|---|---|---|---|
| 1 | 全棧代碼生成 | ~110萬條 | 前端（React/Vue/Svelte）、後端（Node/Python/Go）、資料庫（SQL/NoSQL）、API 設計、全棧應用開發 |
| 2 | 前端與 Web 應用 | ~90萬條 | 響應式 UI、CSS 動畫、WebGL/Three.js、PWA、效能優化（WebDev Arena 第一名級別質量） |
| 3 | 大型代碼庫理解 | ~65萬條 | 跨文件依賴分析、架構理解、代碼導航、100萬Token 級別的整庫分析（Gemini 獨有優勢） |
| 4 | 除錯與修復 | ~55萬條 | 運行時錯誤定位、邏輯 Bug 修復、效能瓶頸排查、記憶體洩漏檢測、GitHub Issue 修復（SWE-bench 級） |
| 5 | 演算法與資料結構 | ~50萬條 | 競賽演算法、動態規劃、圖論、字串處理、複雜度優化、數學推理 |
| 6 | 多模態代碼轉換 | ~35萬條 | UI 截圖→代碼、設計稿→元件、影片→功能代碼、手繪草圖→原型（Gemini 獨有能力） |
| 7 | Agentic Coding | ~30萬條 | 多步驟編程任務鏈、工具調用編排、bash 命令生成與執行、自主開發工作流 |
| 8 | 代碼重構與優化 | ~30萬條 | 代碼異味消除、設計模式應用、效能優化、代碼簡化、可讀性提升 |
| 9 | 測試與品質保證 | ~25萬條 | 單元測試、整合測試、E2E 測試、屬性測試、Fuzzing 測試用例生成 |
| 10 | 文件與 DevOps | ~15萬條 | API 文件生成、README 撰寫、CI/CD 配置、Docker/K8s 部署腳本、架構文件 |
與 Claude / GPT Codex 蒸餾包的差異化
| 維度 | Gemini 3.1 Pro (本包) HK$59,000 | Claude 蒸餾包 HK$99,000 | GPT-5.4 Codex 蒸餾包 HK$79,000 |
|---|---|---|---|
| 源模型 SWE-bench | 80.6% | 80.8% | 84% |
| 上下文窗口 | ★★★★★ (100萬 Token) | ★★★★ (20萬 Token) | ★★★★★ (100萬 Token) |
| 前端/Web 開發 | ★★★★★ (WebDev Arena #1) | ★★★★ | ★★★★ |
| 多模態代碼 | ★★★★★ (原生視覺→代碼) | ★★★ | ★★★ |
| 大型代碼庫理解 | ★★★★★ (5萬行一次輸入) | ★★★★ | ★★★★★ |
| Agentic Coding | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ |
| 終端/DevOps | ★★★★ (Terminal-Bench 68.5%) | ★★★ | ★★★★★ |
| 代碼精準度 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 競賽級演算法 | ★★★★ | ★★★ | ★★★★★ |
| 綜合代碼能力 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 性價比 | ★★★★★ (最低價) | ★★★ (最高價) | ★★★★ |
本包核心差異化：Gemini 3.1 Pro 是前端工程與多模態代碼領域的絕對王者（WebDev Arena 評測人類偏好第一名），同時擁有最長的 100萬 Token 上下文窗口，使其在大型代碼庫理解、視覺→代碼轉換方面具備不可替代的優勢。配合 Deep-Think 深度推理模式，在複雜架構設計上表現優異。價格僅 HK$59,000，性價比最高。
蒸餾成本對比
| 項目 | 自行蒸餾 | 本數據包 |
|---|---|---|
| API 調用費用 | ¥350,000+（Gemini 3.1 Pro API $2/$12 per 1M tokens × 120億 tokens） | HK$59,000 (約 ¥5.4萬) 節省 91%+ |
| 計算資源 | ¥120,000+（執行驗證、測試運行、多模態處理集群） | |
| 數據工程 | ¥150,000+（指令設計、質量過濾、去重、Benchmark 污染檢測） | |
| 人工時間 | 2-4個月（數據工程師 + AI 研究員） | |
| 總計 | ¥700,000+ / 2-4個月 |
質量保障
- 三層去重管線：精確匹配去重 → MinHash 近似去重 → AST 級語義去重，杜絕同質數據
- Benchmark 污染檢測：SWE-bench / HumanEval / MBPP / LiveCodeBench 題目及變體全部過濾
- 執行驗證：約 78% 的代碼數據通過了自動化編譯和測試驗證
- 多維度評分：每條數據含正確性 / 代碼質量 / 可讀性 / 效率評分
- 跨語言一致性：同一問題在多種編程語言間保持解法等價性
適用場景
- 訓練前端/全棧代碼專項模型（如 Web 應用開發 AI 助手）
- 為現有模型注入多模態代碼能力（設計稿→代碼、截圖→元件）
- 提升模型大型代碼庫理解與導航能力
- 構建Agentic Coding 系統的訓練數據底座
- 代碼 RAG 檢索增強的高質量知識庫
交付說明
- 下單後 24 小時內發送下載連結
- 支援 Google Drive / OneDrive / 自定義物件儲存下載
- 含數據字典、欄位說明文件和使用指南
- 提供 7 天售後技術支援
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