Kaijian Zou团队发布SWE-Verifier轻量级验证模型

Kaijian Zou等研究者发布了轻量级生成式模型SWE-Verifier。该模型基于Qwen3.5-4B训练，旨在通过选择性触发候选采样与验证机制，优化编码智能体的验证流程。 在MiniMax-M2.7平台上测试，SWE-Verifier将任务解决率从75.47%提升至77.20%。其验证步骤占比低于4%，整体运行成本仅为原模型的1.09倍，实现了低成本与高效能的平衡。 研究团队已公开模型、代码及数据资源。此次发布展示了通过轻量级模型进行选择性验证在编码智能体领域的技术可行性与应用价值。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。