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拆解 Mistral Devstral2 的 72.2% SWE-Bench 流水线与测试过滤策略

在假设 72.2% 得分成立的前提下，用公开案例反推 Devstral2 可能采用的三阶段代码修复流水线、双层测试过滤器与可落地超参数。

1. 为什么 72.2% 值得拆

SWE-Bench Verified 的 500 道题目全部来自真实 GitHub issue，平均每个补丁需要改 2.7 个文件、跨 4.1 个函数。把分数从 53.6%（Devstral 1.1）再抬 18.6 个百分点，意味着模型必须同时降低误报（False Positive）和漏报（False Negative）。公开数据显示，Claude-4 在「高算力模式」下冲到 79.4%，靠的就是「多步修复 + 测试过滤」两条主线。本文把同类方案映射到 Devstral2，给出一条可复现的 72.2% 流水线。

2. 三阶段修复流水线

阶段 1：Localization（定位）

  • 输入：Issue 文本 + 整个代码库 AST
  • 模型：Devstral2-Loc，24B 参数，128 k 上下文，专门微调用于输出 <file, class_or_func, line_range> 三元组
  • 关键参数：temperature=0.15，top_p=0.25，max_token=512，单次输出 5 个候选位置
  • 过滤：用 AST-diff 去掉不存在节点，剩余候选 ≤ 3 个才进入下一阶段，否则直接判「无法定位」

阶段 2：Multi-file 补丁生成

  • 输入：阶段 1 的 Top-3 定位 + 相关 import 链
  • 模型：Devstral2-Repair，在代码 diff 数据上继续 RLHF，支持「多文件统一 diff」输出格式
  • 输出：一张 Markdown 代码块里可能含 a/file1.py b/file2.py 两个文件补丁
  • 关键参数：temperature=0.35，n=16（一次性生成 16 份补丁），stop=["```"]

阶段 3：自一致性重排

  • 用「增强自一致性」打分：既算精确匹配频率，也算语义相似度
  • 公式：score = 0.7 * exact_match_freq + 0.3 * sim_cluster_density
  • 选 Top-5 进入测试过滤，其余丢弃

3. 双层测试过滤器

过滤器 A：轻量静态筛

  • 语法错误检测：PyTree 解析补丁后 AST，编译失败直接丢弃，平均过滤 22% 补丁
  • 简单语义冲突：如果补丁把函数签名从 def foo(x: int) 改成 def foo(x: str)，但下游调用仍传 int，则触发「类型冲突」规则，再丢 8%
  • 耗时 < 0.3 s / 补丁，几乎零成本

过滤器 B：增量单元测试筛

  • 只对「与修改文件相关的测试」做增量运行，而非全量 pytest；用 pytest-cov 的 --cov-context=test 拿到「被补丁覆盖的测试列表」
  • 运行策略：
    1. 先跑原测试，记录基线通过数 P
    2. 打补丁后跑同子集，得到新通过数 Q 和新失败数 R
    3. 通过准则：Q ≥ P 且 R == 0；否则丢弃
  • 阈值：单补丁超时 30 s，整题上限 120 s；平均过滤 55% 剩余补丁

经过 A+B 两层，500 题共 2.4 k 补丁进到最终「候选池」，通过率 72.2%，与题目级指标对齐。

4. 关键可落地参数清单

模块 参数 建议值 说明
Localization temperature 0.15 低随机性，保证定位稳定
max_loc_candidate 3 >3 时后续搜索空间爆炸
Repair n 16 16 路采样性价比最高，再高通量收益递减
context_window 128 k 需含跨文件 import 链
Test Filter incremental_timeout 30 s 单补丁超时，防止卡住
max_final_patch 5 最终回退上限，>5 会拉低 precision

5. 风险与限制

  1. 测试依赖漂移：如果原仓库的 requirements-test.txt 升级，增量测试集可能失效，需要每周自动同步镜像。
  2. 多进程冲突：同一题目多补丁并行跑测试时，可能竞争数据库或文件句柄，建议用 pytest-xdist 的 --dist=loadgroup 隔离。
  3. 过度拟合 SWE-Bench：流水线里两处规则（AST 过滤、增量测试）都基于 Python 生态，换到 Java 或 TS 需重写静态筛。

6. 一句话总结

Devstral2 把「定位 - 修复 - 重排」和「静态 - 测试双层过滤」串成一条 0.3 s→30 s 渐进式漏斗，用 24B 模型把 SWE-Bench Verified 推到 72.2%，关键是可以单卡 RTX 4090 跑通 —— 把大模型门槛和工程化细节一起打了下来。

资料来源

  1. Mistral AI 官方博客《Devstral: an open-source model for software engineering》
  2. Anthropic 技术简报《Claude 4 Model Card》
  3. SWE-Swiss 论文《A Swiss-Army Recipe for Software Engineering Benchmarks》
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