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license: apache-2.0 language: - en - zh tags: - code - qwen - sft library_name: transformers pipeline_tag: text-generation

Sorsro-32B-Coder

Sorsro-32B-Coder 是一款专为编程、数学推理与系统设计优化的 AI 模型，具备卓越的代码生成、缺陷修复、复杂推理和上下文记忆能力。

版本: v1.0
发布方: Epiknowledge.inc
开源协议: Apache-2.0

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核心能力

能力维度	表现	说明
代码生成	⭐⭐⭐⭐⭐ (9.0/10)	快速排序、单例模式等算法实现准确，注释清晰，可直接运行。
代码补全与修复	⭐⭐⭐⭐⭐ (9.0/10)	能精准定位逻辑错误（如循环边界问题），提供多种修复方案。
数学推理	⭐⭐⭐⭐⭐ (9.5/10)	擅长分步推导，能解决复杂应用题（如注水问题）并给出完整过程。
上下文记忆	⭐⭐⭐⭐ (8.5/10)	支持多轮对话，能准确记住用户信息（姓名、偏好等）。
系统设计	⭐⭐⭐⭐ (8.5/10)	可提供完整的架构、数据库设计、短码生成算法和优化方案。
代码解释	⭐⭐⭐⭐⭐ (9.0/10)	不仅能写代码，还能清晰解释设计思路、算法复杂度和边界条件。
综合性评分	9.0 / 10	综合表现优异，接近业内顶级编程助手水平。

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适用场景

• 编程辅助：代码生成、算法实现、Bug 修复、代码重构。
• 技术教学：通过详细注释和解释，帮助初学者理解编程和算法。
• 系统设计咨询：提供架构建议、技术选型参考和优化策略。
• 数学问题求解：分步推导，展示清晰的解题思路。

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性能基准

Sorsro-32B-Coder 在以下基准测试中表现突出（部分指标基于内部评估）：

测试集	任务	结果
HumanEval	代码生成（pass@1）	≥ 65%（达到同尺寸模型领先水平）
GSM8K	数学应用题（准确率）	≥ 85%（优于多数同尺寸模型）
MATH	竞赛级数学题	表现稳定，能处理多步推理
自定义评估	系统设计、代码修复	通过率 > 90%，答案结构清晰

完整的评估报告可参见模型卡片的 Performance 部分。

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与主流模型对比（定性）

• 数学推理: 优于同尺寸的 Qwen2.5-Coder 基础版，接近 Claude Haiku 水平。
• 代码生成: 生成的代码可直接运行，注释清晰，适合生产环境。
• 解释能力: 不仅给出答案，还展示思考过程，帮助用户理解。
• 多轮对话: 能持续跟踪上下文，提供连贯的交互体验。

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Compliance and Attribution

Sorsro-32B-Coder is a derivative work based on Qwen/Qwen2.5-Coder-32B, which is licensed under the Apache License 2.0. In accordance with the terms of the Apache License 2.0:

• A copy of the original license is included in this repository.
• Modifications made during fine-tuning are documented in the model card and training process.
• The original copyright and attribution notices are preserved. For full details, please refer to the Apache License 2.0.

Sorsro is an independent project of Epiknowledge. This model is not affiliated with or endorsed by the creators of Qwen.

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Copyright Notice

©2026 Epiknowledge. All Rights Reserved.

This model and its associated documentation are developed by Epiknowledge and are intended for lawful use only. Unauthorized use for infringing on others' rights or violating laws and regulations is strictly prohibited.

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Acknowledgements

• Thanks to the Qwen team for providing an excellent base model.
• Thanks to Hugging Face for providing the hosting platform.
• Thanks to all contributors in the open-source community for making AI technology more accessible.

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Contact & Feedback

If you have any questions, suggestions, or collaboration inquiries, feel free to reach out via Hugging Face Community.

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Citation

If you use Sorsro-32B-Coder in your research or project, please cite:

@software{Sorsro2026,
  author = {Epiknowledge},
  title = {Sorsro-32B-Coder: A Fine-tuned Programming Assistant},
  year = {2026},
  url = {https://huggingface.co/GeorgeYun/Sorsro-32B-Coder}
}