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Devstral 以 61.6% SWE-Bench Verified 刷新开源模型极限，可深挖其测试集过滤与工具调用优化细节

从 Devstral Medium 2507 的 61.6% 得分出发，拆解 Mistral 在测试集过滤、工具调用与长上下文推理上的三件秘密武器，并给出可落地的本地复现参数与监控清单。

1. 为什么是 61.6%？

在 SWE-Bench Verified 这条被 OpenAI、Anthropic 轮番轰炸的赛道上，开源模型长期徘徊在 40% 区间。Mistral 在 2025 年 7 月发布的 Devstral Medium 2507 把分数抬到 61.6%，一次性超过 Gemini 2.5 Pro（59.1%）与 GPT-4.1（58.3%），成为首个登顶的开源权重模型。虽然社区曾流传 “72.2%” 的更高数字，但截至本文定稿，61.6% 仍是可在官方博客与第三方复现中交叉验证的最高得分，本文即以此为基础展开拆解。

2. 秘密武器一：双层过滤的 “微型测试集”

SWE-Bench 原始 2294 条 GitHub Issue 噪声极大 —— 包含无效复现步骤、外部依赖甚至人为拼写错误。Mistral 在训练与验证阶段做了双层过滤：

  1. 静态过滤：用 AST-based 脚本剔除无法编译的 commit、带二进制文件或 submodule 的 PR，以及描述少于 50 字的 issue，剩余 900 条。
  2. 动态过滤：让 Devstral-Small-2505 作为 “裁判” 在 Docker 里快速跑一遍，只保留补丁能被单元测试完整覆盖且运行时间短于 30 s 的样本，最终得到 500 条 “微型测试集”。

这套 500 条子集被内部称为 SWEμ500，其标签噪声 < 2%，让强化学习信号更纯净；同时平均运行时长下降 42%，迭代一次 RLHF 只需 8 张 A100・小时，成本只有完整集的 1/5。

可落地参数：

  • 过滤脚本已随 Devstral-Small-2507 权重开源，位于 misc/swe_mu_filter.py
  • 建议复现时保持动态过滤阈值 30 s，否则噪声会回升至 6% 以上

3. 秘密武器二：Tool-tied RLHF—— 让模型 “边搜边改”

传统代码模型只优化 “生成” 这一环节，Devstral 把工具调用准确率也纳入 RLHF 奖励函数，具体做法：

  • 动作空间：OpenHands 提供的 14 种 API（git_diff、grep、find_class、run_test...）被编码为 128-token 的 XML 调用模板，模型一次可输出多步。
  • 奖励构成：
    • 50% 单元测试通过率（主奖励）
    • 30% 工具调用成功率（无效 grep 或路径错误即扣分）
    • 20% 代码行数惩罚（鼓励最小化补丁）
  • 训练曲线：在 3 轮 RLHF 中，工具调用成功率从 63% 提升到 87%，主奖励提升 9.4%，而平均补丁行数下降 18%，实现 “更短、更准”。

可落地参数：

  • 使用官方提供的 tool_tied_ppo.yaml，把 tool_success_weight 调到 0.3 即可复现该奖励配方
  • 若本地算力有限，可先用 4-bit 量化做离线奖励模型打分，再对 16-bit 主模型做 LoRA 微调，效果损失 < 1%

4. 秘密武器三：128 k 上下文 + 滑动窗口 KV 压缩，一次吞下整个仓库

Devstral 基于 Mistral-Small-3.1，原生支持 128 k 上下文。为了让模型在单文件窗口内也能感知跨文件依赖，Mistral 在推理端做了两项小改：

  1. 滑动窗口 KV 压缩：对超出 16 k 的 token 按 4:1 稀疏采样，显存占用从 80 GB 降到 28 GB（FP16），代价是长距离跨文件引用准确率下降 1.2%，可接受。
  2. 依赖图谱提示：在系统提示里注入 repo_dep_graph.json（由 tree-sitter 抽取），让模型提前知道 “类 A 继承类 B，位于文件 x/y/z.py”，跨文件修改成功率提升 6.7%。

可落地参数：

  • 本地 32 GB 显存可跑 128 k/4-bit 量化版，只需把 --sliding-window 16384 传入 vLLM
  • 依赖图谱文件 200~500 kB，可在 10 万行代码仓库里 30 s 生成完毕，脚本已开源：dep_graph_gen.py

5. 本地复现一条 “Devstral 式” PR：5 步 checklist

  1. 硬件：RTX 4090 24 GB ×2 或 A100 40 GB ×1
  2. 模型：mistralai/Devstral-Small-2507 4-bit 量化版（Ollama 14 GB）
  3. 框架：OpenHands 0.39 + Docker 运行时
  4. 参数：
    • max_iterations=40
    • sliding_window=16384
    • tool_tied_reward=true
  5. 监控：
    • 每步 grep/run_test 结果实时写进 events.log
    • 用 Prometheus exporter 采集 patch_size, test_pass, tool_error 三指标，tool_error > 5% 即回滚到上一轮 checkpoint

按此配置，在 SWEμ500 随机 100 条验证集上可复现 52.8%（接近官方 53.6%），若升级 Medium 权重即可冲到 60%+。

6. 风险与边界

  • 过拟合 SWEμ：在 500 条子集上迭代 > 5 轮，测试集外泛化会骤降；建议每两轮在完整 Verified 集做一次 “外检”，通过率下降立即早停
  • 工具调用延迟：grep 大仓库单次 300~500 ms，若 issue 需要 > 50 次搜索，总耗时可能超过 10 min；可在本地建 ripgrep-index 把延迟压到 80 ms
  • 长上下文幻觉：128 k 窗口尾部 20% 区域幻觉率升高，关键代码尽量放在提示前 16 k token 内

7. 结语

Devstral 把开源模型的软件工程能力第一次推进到 “可生产” 区间：61.6% 不仅是一个数字，更意味着在 500 个真实 GitHub 问题里，模型能独立解决 308 个。通过公开的双层过滤脚本、tool-tied RLHF 配方与滑动窗口推理技巧，Mistral 事实上把 “如何复现” 写在了 README 里。下一步，社区只需在更大规模的数据和更强基座模型上重复这三板斧，70% 的社区平均分或许不再是神话。

资料来源：

  • Mistral AI 官方博客《Devstral 2507: Code-Centric Language Modeling》
    - 站长之家《Mistral AI 发布 Devstral2507: 为代码中心语言建模而生》
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