AlienKevin / SWE-ZERO-12M-trajectories
编码智能体轨迹数据，覆盖16种编程语言和3K个仓库。
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社区实测
当前规模最大的开放 agentic SWE 轨迹数据集,社区认可其填补了免执行训练数据的空白,但轨迹质量受限于生成模型能力。
- 免执行(execution-free)的 SWE 训练数据管线,绕开容器化验证的 Docker 瓶颈
- 将 SWE-ZERO 数据规模从 9B tokens 扩展到 112B tokens,提供 12M 条轨迹
- 轨迹由 1.7B 小模型 mini-coder-1.7b 采样生成,轨迹质量上限受生成模型能力制约
- 在 SWE-bench Verified 上训练验证的基线得分较低(10 万条轨迹仅 5.3%±1.5),大规模训练效果尚待验证
- 全量数据集 112B tokens 远超已验证的约 1B tokens 训练规模,扩展有效性未经充分证实
来源
AlienKevin/SWE-ZERO-12M-trajectories · Datasets at Hugging FaceKevin Li releases largest open agentic trace dataset - DiggLLM Daily: May 23, 2026 • Buttondown
截至 2026-06-20
- py from datasets import load_dataset ds = load_dataset("AlienKevin/SWE-ZERO-12M-trajectories")