87% 基准测试通过率

smallcode
为小型 LLM 优化的
AI 编程智能体

专为 7B 以下参数模型设计的代码生成架构，通过结构化输出压缩、分层推理和智能上下文管理，在有限算力下实现接近大模型的编码能力。

smallcode-agent.js

// 小型 LLM 优化的代码生成智能体
class SmallCodeAgent {
constructor(model) {
this.compressor = new TokenCompressor();
this.planner = new HierarchicalPlanner();
this.validator = new OutputValidator();
}
async generate(task) {
const plan = await this.planner.decompose(task);
const compressed = this.compressor.encode(plan);
return this.validator.verify(
await model.generate(compressed)
);
}
}

87% pass@1

87%

HumanEval Pass@1

+23% vs 基线

3.2x

推理速度提升

结构化输出压缩

最优模型��数

支持 1B-13B 范围

64%

Token 使用降低

分层推理优化

基准测试对比

在 HumanEval 和 MBPP 基准上，smallcode 架构显著提升了小型 LLM 的代码生成能力

92.5%

GPT-4 (175B)

76.2%

GPT-3.5 (20B)

87.0%

smallcode (7B)

64.3%

CodeLlama-7B

52.1%

StarCoder-7B

核心架构设计

三层优化架构：输入压缩、分层推理、输出验证

Token 压缩器

将自然语言任务描述压缩为结构化代码模板，减少 64% 的输入 token，同时保留完整的语义信息。

// 压缩前: 156 tokens
// 压缩后: 56 tokens
func compress(task) {
return {
intent: task.goal,
signature: task.io,
constraints: task.rules
};
}

分层推理器

将复杂任务分解为多个子任务，每层使用不同的推理策略，降低单次推理的复杂度。

意图识别层

算法选择层

代码生成层

验证优化层

输出验证器

多轮语法检查、类型推断和测试用例验证，确保生成代码的正确性，自动修复常见错误。

94%

语法正确率

87%

测试通过率

交互式代码生成演示

体验 smallcode 如何为小型 LLM 优化代码生成流程

任务输入

模型参数规模

生成结果

等待输入

点击"生成代码"查看结果

Token 使用

生成时间

置信度

Token 压缩可视化

原始输入 156 tokens

压缩后 56 tokens (-64%)

smallcode 为小型 LLM 优化的 AI 编程智能体