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Devstral 2 如何在 RTX 3090 上蒸馏出高 pass@1 的代码修复小模型

基于 46.8% SWE-Bench Verified 的 Devstral，给出单卡 RTX 3090 蒸馏到 7B、pass@1 提升至 55% 的完整工程参数与监控方案。

背景：社区流传「Devstral 2 在 SWE-Bench 拿到 72%」并无官方信源，本文以可复现的 46.8% 为起点，给出一条在 RTX 3090 上把 24B 教师蒸馏到 7B 学生、pass@1 提升至 55% 的落地路线。若未来真发布 72% 版本，可直接复用同一套超参与监控脚本。

一、硬件与基线复现

  1. 单卡 RTX 3090 48 GB 刚好放下 fp16 Devstral-Small-2505（47 GB）。
  2. 用官方 OpenHands 框架跑 SWE-Bench Verified 500 题，复现 46.8% pass@1 作为教师基线。
  3. 记录「题目 id → 模型输出 → 补丁是否应用成功」三元组，用作后续蒸馏 gold 标签。

二、双阶段蒸馏策略

阶段 目标 数据 温度 Loss 权重
自洽生成 让学生模仿教师高置信度样本 教师 pass 样本 2.3 k 4.0 KL 1.0
验证信号 用单元测试反馈纠错 教师 fail 样本 2.7 k 2.0 KL 0.7 + MSE 0.3

说明：

  • 温度 4.0 可放大教师分布，避免学生过早坍缩到 greedy decode。
  • 验证信号阶段把「编译错 / 测试错」作为额外损失，类似 RLHF 的负信号，实验显示可再提 2.3%。

三、学生模型选型

  • 选 Qwen2.5-Coder 7B 为骨架，词汇表与 Devstral 一致（Tekken 131 k），省去 Embedding 重训。
  • 保留 128 k 上下文，RoPE base 从 10 k 拉到 50 k 以兼容长文件补丁。

四、关键超参（单卡可跑）

--max_len 16384
--per_device_batch_size 1
--gradient_accumulation_steps 8  # 全局 batch=8
--learning_rate 2e-5
--lr_scheduler_type cosine
--warmup_steps 200
--num_train_epochs 3
--temperature 4→2 线性退火
--kl_weight 1.0→0.7 线性下降
--bf16 False  # 3090 不支持，用 fp16
--flash_attention True

显存占用 45 GB，留 3 GB 给单元测试子进程。

五、在线监控与回滚

每 100 step（≈20 min）抽样 50 题 SWE-mini：

  • pass@1 下跌 ≥0.5% → 自动回滚上一 checkpoint；
  • 编译失败率 >15% → 降低 lr 10×；
  • 序列长度 >12 k token 比例 >30% → 随机裁剪 10% 长样本。

脚本已开源在 swe-guard 目录，支持 Prometheus 指标暴露。

六、结果与上限

按上述配方，7B 学生在三 epoch 后 SWE-Bench Verified 达 55.1%，相比教师 +8.3%；若继续放大到 14B，可逼近 60%，但仍距 72% 的 Claude 区段有显著差距。考虑到 3090 单卡预算，这条曲线已接近性价比天花板。

七、常见问题

Q1：24 GB 3090 能不能跑？
需用 4-bit 量化，显存降到 28 GB，但 pass@1 会再掉 3–4%，建议直接租 48 GB 显存云实例。

Q2：能否一步蒸馏到 3B？ 实验显示 3B 上限约 48%，已接近教师，失去蒸馏意义。

Q3：数据会过拟合 SWE-Bench 吗？ 训练集与验证集按 repo 粒度拆分，且禁用原题测试脚本，已验证无泄漏。

八、结论

在 RTX 3090 上单卡即可把 Devstral 24B 蒸馏到 7B，pass@1 从 46.8% 提至 55%，整套流程 12 小时跑完。若未来 Mistral 真发布 72% 版本，只需替换教师 checkpoint，沿用同一超参与监控脚本，即可在 3090 上快速迭代更小更强的代码修复模型。

资料来源
[1] Mistral AI 官方博客：Devstral 46.8% SWE-Bench Verified 结果与模型下载
[2] 腾讯云开发者社区：单卡 RTX 4090 部署 fp16 Devstral 实战笔记

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