热点聚焦！AI代码大模型评估结果出炉：阿里云、华为、商汤等首批通过

AI代码大模型评估结果出炉：阿里云、华为、商汤等首批通过

北京，2024年6月14日 - 备受业界关注的AI代码大模型评估结果出炉，阿里云、华为、商汤等企业首批通过。此次评估由中国信息通信研究院（CAICT）主导，旨在推动AI代码大模型技术的应用落地，促进AI+软件开发新生态建设。

**评估结果显示，**阿里云的通义灵码、华为的昇腾CodeModel、商汤的小浣熊等AI代码大模型在通用能力、专用场景、应用成熟度等方面均表现优异，满足相关评测标准。这意味着这些模型具备了较强的代码生成、分析、优化能力，可广泛应用于软件开发、编程辅助、代码审查等领域。

业内专家表示，AI代码大模型的出现将颠覆传统软件开发模式，带来开发效率的大幅提升。通过AI模型的智能辅助，开发者可以将更多精力聚焦于算法设计和业务逻辑实现，从而加速软件开发进程。

此次评估结果的发布，也标志着我国AI代码大模型技术取得了阶段性成果。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，AI代码大模型将发挥更大的作用，推动软件开发产业转型升级，助力数字经济发展。

以下是对主要信息的扩充：

• 通用能力方面：
  • 阿里云的通义灵码在代码转换方面支持多种编程语言之间的转换，并能自动生成不同风格的代码。
  • 华为的昇腾CodeModel在代码检查及修复方面拥有强大的缺陷识别能力，可自动修复代码中的语法错误和逻辑漏洞。
  • 商汤的小浣熊在代码优化方面具备智能化代码重构功能，可有效提升代码的可读性和易维护性。
• 专用场景方面：
  • 阿里云的通义灵码提供网站开发、数据库开发、大数据开发、嵌入式开发等多个场景的支持。
  • 华为的昇腾CodeModel可应用于智能化代码生成、代码测试、代码安全等领域。
  • 商汤的小浣熊在代码生成、代码调试、代码部署等方面具有广泛的应用前景。
• 应用成熟度方面：
  • 阿里云的通义灵码具备完善的数据合规及数据分类分级机制，并通过了相关安全认证。
  • 华为的昇腾CodeModel拥有良好的模型稳定性和可维护性，可持续提供高性能服务。
  • 商汤的小浣熊在模型推理性能、模型服务风险可控性等方面表现优秀，可满足企业级应用需求。

以下是新标题的建议：

• AI赋能软件开发：阿里云、华为、商汤等AI代码大模型评估结果出炉
• 代码生成更智能，软件开发更高效：解读AI代码大模型评估
• AI大模型助力软件开发新变革：阿里云、华为、商汤等领跑行业

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RTX 50系列核心规格曝光：两款型号缩水，引发性能担忧

据最新消息，NVIDIA即将发布的RTX 50系列显卡核心规格已经曝光，其中包括旗舰级AD102、次旗舰级AD103、中端级AD104、AD106和入门级AD107。然而，与上一代Ampere架构相比，此次曝光的RTX 50系列核心规格出现了一些缩水情况，尤其是在入门级AD106和AD107两款型号上，引发了业界对性能表现的担忧。

旗舰级AD102核心

旗舰级AD102核心拥有182组SM单元，相比上一代的GA102增加了14组，晶体管数量预计超过700亿。据称，RTX 5090 Ti显卡将采用AD102核心，其性能将大幅超越RTX 3090 Ti，有望达到4K分辨率下流畅运行光追游戏的水平。

次旗舰级AD103核心

次旗舰级AD103核心拥有112组SM单元，相比上一代的GA103增加了12组。预计RTX 5080 Ti和RTX 5080显卡将采用AD103核心，性能将分别比RTX 3080 Ti和RTX 3080提升约15%和10%。

中端级AD104和AD106核心

中端级AD104核心拥有76组SM单元，相比上一代的GA104增加了8组。预计RTX 5070 Ti和RTX 5070显卡将采用AD104核心，性能将分别比RTX 3070 Ti和RTX 3070提升约12%和8%。

入门级AD107核心

入门级AD107核心拥有40组SM单元，相比上一代的GA106减少了8组。这是此次曝光的RTX 50系列核心规格中唯一出现缩水的情况。预计RTX 5060 Ti和RTX 5060显卡将采用AD107核心，性能将分别与RTX 3060 Ti和RTX 3060持平。

缩水引发性能担忧

入门级AD107核心的缩水，引发了业界对RTX 50系列入门级显卡性能表现的担忧。有分析人士认为，RTX 5060 Ti和RTX 5060的性能可能无法满足未来主流游戏的需求，尤其是在开启光追效果的情况下。

价格和上市时间

目前，NVIDIA尚未公布RTX 50系列显卡的价格和上市时间。预计RTX 50系列显卡将于2024年下半年陆续上市。

总体而言，RTX 50系列显卡在性能方面带来了明显的提升，但入门级型号的缩水也带来了一些隐忧。具体性能表现如何，还有待进一步的测试和验证。