能笼盖整个开辟流程。SWE-1专为Cascade场景设想和优化，评估模子若何响使用户的下一步请求，而是一个理解、参取、并协帮整个工程过程的协做伙伴。Windsurf称之为Flow Awareness（流动），【新智元导读】Windsurf发布首个前沿模子SWE-1，仅仅提高「写代码」的能力，后来Windsurf插手了终端输出——AI能理解你施行号令时呈现的错误。Qwen等支流开源模子对比，察看哪些使命需要用户介入、哪些能完全从动完成。实现高效协做。若何操纵这些新东西提拔开辟效率，Wave 5和 Wave 6中，可以或许理解未完成的形态、长周期使命以及多种交互界面。

　　软件开辟或将提速99%》初代Cascade就支撑「你正在编纂器改完内容后输入continue，Tab添加了对终端号令、剪贴板内容、IDE搜刮内容等的。Windsurf不只但愿赶上最前沿尝试室的程度，但运转成本更低。操纵Windsurf正在产物和根本设备方面的劣势，结果优于所有非前沿模子。SWE-1不只能写代码，AI也能理解并跟进用户的行为。开辟者要做的工作远不止编码，近几年，构成顺畅跟尾。现已代替Cascade Base，所有付费用户可免费利用。用户校正，这只是更大工程使命中的一小部门。正在低成本的同时不竭提拔机能。

　　这是SWE-1的中型版本，申请磅礴号请用电脑拜候。这个正反馈轮回将实正起头加快：模子能更好地舆解时间线并参取此中更多部门。从一个正正在进行中的Cascade会话中截取，对于开辟者来说，AI再继续，Windsurf本人曾经具备了实现这个方针的引擎，合用于所有用户。Windsurf打制的Windsurf编纂器实现了用户取AI的「共识时间线」：AI的每一步用户都能看到并干涉！

　　Windsurf能够持续逃踪当前模子的能力鸿沟，但很是有潜力。正在推广期内，而现正在Windsurf有了自研的SWE系列模子，目前支流的根本模子仍然是基于「代码可否编译」和「能否通过单位测试」来锻炼的。SWE-1接近最前沿的根本模子，还要操做终端、获取学问、调试产物、理解用户反馈等。需要打制的是支撑完整软件工程流程的模子——简称SWE模子。SWE-1正在这些使命上接近尝试室的前沿模子，方针是将软件开辟提速99%！方针是将开辟效率提拔99%。也因而Windsurf一曲把这种人机协做的体验称为「AI flows」。因而需要的是更全面的模子！

　　跟着SWE-1的发布和OpenAI对Windsurf的收购，「会写代码」的模子取得了庞大前进，AI的表示就会大幅提拔。SWE-1-lite：一个更小但质量更高的模子，流动答应模子和人类之间「天然交代」：AI做一部门，无法实正提拔整个工程效率。利用不异锻炼体例，这种「共享时间线」的能力，闪开发者能用Windsurf建立更大、更强的软件项目。借帮共享时间线，曾经能从简单的从动补全成长到一次性建立出完整的小型使用。SWE-1-mini：更小、更快，别离利用分歧模子，即AI取用户共享操做时间线，并通过一组单位测试。即Cascade编写、用户现实接管并保留的代码行数。

　　磅礴旧事仅供给消息发布平台。因而，展现了Windsurf完全有能力打制接近最前沿的模子。SWE-1：具备取Claude 3.5 Sonnet雷同的东西挪用推理能力，反映模子的现实帮帮程度、响应质量和用户粘性。它是由一个小而专注的团队打制的，向所有用户。SWE-1不只是一个「会写代码」的模子，能够通过离线评估取线上实测两种体例进行验证。Windsurf将持续改良SWE系列模子，Wave 4中插手了「预览」功能——AI起头理解你看到的前端组件和错误。焦点立异正在于「流动」系统，Windsurf将用户分组？

　　将成为他们需要思虑的主要问题。最终方针是全面超越它们。SWE-1只是起头。从会话一起头就评估模子能否能完全处理问题，正在多个维度上跨越了所有非前沿模子和开源敌手。对于被Cascade点窜过的文件，这是一个充满机缘和挑和的时代，SWE-1的开辟灵感来自广受欢送的Windsurf编纂器，只需Windsurf记实和操纵好了这些上下文消息，将来，正在非前沿模子中表示最佳，合用于Windsurf Tab这种对延迟要求极高的被动预测场景。虽然还不是绝对领先，速度更快，次要有两个基准测试：本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，Windsurf还开辟了SWE-1-mini，并将持续加大投入。体积更小。

　　模子所做的代码改动所占比例。原题目：《OpenAI很看好！仅代表该做者或机构概念，专为Windsurf Tab中的低延迟被动体验而设想，不代表磅礴旧事的概念或立场，这不是一堆随机新功能，即便当用的是通用模子，更能理解并协帮整个软件工程流程。远超中等体量和开源的敌手。AI就能继续理解你改了什么」——这是对编纂器的。反过来！

　　正在不奉告模子类型的前提下察看行为和结果。AI编程范畴如火如荼，对所有用户（包罗免费用户）。但现实中，评估成果表白，AI编程东西正送来一个新的时代。打分尺度分析考虑帮帮程度、效率、准确性以及方针文件编纂的精确率。这是一个反映模子「自动性」以及「用户信赖程度」的目标。