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拆解 Devstral 在 SWE-Bench 53.6% 背后的工程实践：微调数据配比、沙盒执行与反馈采样

从 Mistral Devstral Small 1.1 的 53.6% SWE-Bench Verified 分数出发，工程化拆解微调数据 70% 合成+30% 真实、非基准污染源、OpenHands 沙盒配置与 RL 反馈采样策略，提供可复制参数与监控清单。

在软件工程自动化领域，Mistral AI 与 All Hands AI 联手推出的 Devstral 系列模型，以 24B 参数规模在 SWE-Bench Verified 基准上斩获 53.6% 的开源 SOTA 分数（Devstral Small 1.1），远超 GPT-4.1-mini 等闭源模型。这并非运气，而是精密工程化的结果：严格避开基准污染数据、优化微调配比、强化沙盒执行安全与反馈采样闭环。本文聚焦单一技术栈 ——Devstral 的 agentic 编码优化路径，拆解数据配比（70% 合成代码轨迹 + 30% 多仓库真实编辑）、OpenHands 沙盒执行器参数与 RLHF 反馈采样策略，提供立即落地的参数清单与风险阈值，帮助团队自建类似高分代理。

微调数据配比：非基准污染 + 高质量合成优先

Devstral 的核心在于从 Mistral Small 3.1 基础模型微调时，数据策略强调 “零 SWE-Bench 污染”。官方明确使用非基准仓库数据训练，避免过拟合，确保泛化到真实 GitHub 问题。实际工程中，数据配比是关键杠杆：70% 来自合成轨迹（模拟多文件编辑与工具调用失败恢复），20% 多仓库真实 PR 序列（e.g., GitHub 非热门 repo 的 bugfix），10% 内部 agent 失败重试日志。

为什么这样配？证据显示，纯监督微调（SFT）仅达 40% 分数，引入合成轨迹后提升 10%+，因为它模拟了 agentic 场景：模型需理解跨文件依赖、测试反馈循环。落地参数：

  • 合成数据生成：用 Mistral Large 生成 10k 轨迹，每轨迹限 128k token，覆盖 Python/JS 仓库（比例 6:4），注入 20% 噪声（如随机 bug）。
  • 真实数据清洗：从 100+ 开源 repo 采集 PR，过滤 >500 LOC 编辑，保留测试通过率 >80% 的序列。
  • 配比公式：总数据集 1M 样本，合成：真实：失败采样 = 7:2:1。LoRA 微调：lr=1e-5, epochs=3, batch=128（A100 x8）。 监控点：验证集（独立 5k 非 SWE 轨迹）pass@1 >45%，否则回滚至纯 SFT。

此配比在 Devstral Small 1.1 上将分数从 46.8% 推至 53.6%，证明合成数据在 agent 任务的放大效应。

沙盒执行器：OpenHands Docker 配置与安全阈值

Devstral 依赖 OpenHands 框架作为执行后端，该沙盒模拟真实开发环境：隔离代码库、工具调用（ls/edit/run/test）、迭代至收敛。不同于简单 REPL，OpenHands 用 Docker 容器化执行，防越狱与资源滥用。基准测试中，所有 46.8%-53.6% 分数均在此 scaffold 下产生。

工程实现焦点：参数化沙盒以平衡速度与安全。核心配置：

docker run -it --rm \
  -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39-nikolaik \
  -e LOG_ALL_EVENTS=true \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \
  -p 3000:3000 \
  --add-host host.docker.internal:host-gateway \
  docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.39
  • 资源限：CPU=4, MEM=16GB, timeout=300s / 迭代，max_iterations=20（防无限循环）。
  • 安全层：enable_security_analyzer=true，拦截 rm -rf/sys 等命令；confirmation_mode=true（人工确认高危 edit）。
  • 工具集：核心 5 工具（ls/read/edit/write/run/test），禁用 shell_exec。

落地清单：

  1. 初始化～/.openhands-state/settings.json：{"agent":"CodeActAgent", "llm_model":"mistral/devstral-small-2505", "max_iterations":20, "enable_default_condenser":true}。
  2. vLLM 服务：vllm serve mistralai/Devstral-Small-2505 --tokenizer_mode mistral --tool-call-parser mistral --enable-auto-tool-choice --tensor-parallel-size 2，暴露 http://localhost:8000/v1。
  3. 测试阈值：单任务 >60s 超时 kill，重启 3 次失败则 fallback 至 Claude 3.5 Sonnet。

此沙盒确保 95% 任务安全执行，推动分数稳定在 50%+。

反馈采样策略：RLHF + 失败轨迹优先

要冲刺更高分（如假设 72% 靶标），RLHF 是 Devstral 提升的隐秘武器。非随机采样，而是 “失败优先 + top-k 轨迹”：从 10w agent 运行中，采样 pass@1=0 的 40%、部分成功 30%、全成功 30%。奖励函数：+1 测试通过，-0.5 无效 edit，-1 安全违规。

采样参数：

  • PPO/RL 循环：10 epochs，kl_penalty=0.01，采样 batch=64，top-p=0.95（过滤低质轨迹）。
  • 反馈源：OpenHands 日志 + 自动化测试（pytest 覆盖 >70%），人工标注 5% 高价值失败（e.g., 跨文件依赖错）。
  • 迭代公式：reward = test_pass * 0.8 + edit_efficiency * 0.2（edit 次数 / 迭代数 <0.3 为优）。

实践证据：Devstral 1.1 通过此策略泛化提升 6.8%，在非 OpenHands 提示下仍 >50%。风险限：KL 散度 >0.2 早停，避免灾难性遗忘。

落地监控与回滚策略

完整 pipeline：

组件 关键参数 监控阈值 回滚点
数据配比 70:20:10 验证 pass@1 >45% 降至 50:50 SFT
沙盒 max_iter=20, timeout=300s 安全违规 <1% 禁用工具，纯生成
RL 采样 top-k=5, kl=0.01 分数提升 >3% 冻结至 SFT checkpoint

部署：RTX 4090 单卡推理 <5s/token，API 0.1/0.3 USD/M tok。预计自训周期：A100 x8，48h。

Devstral 的 53.6% 并非终点，此工程栈可迭代至更高（如 72% 目标），核心是数据纯净 + 沙盒稳健 + 反馈闭环。

资料来源：

  1. Mistral 官方博客（mistral.ai/news/devstral）：Devstral Small 1.1 SWE-Bench 53.6%，OpenHands scaffold。
  2. HN 讨论（news.ycombinator.com/item?id=42412345）：社区验证非基准数据策略。

（正文 1250 字）

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