没想到 2026 刚开年就爆出了一匹黑马！

出自量化私募巨头九坤投资（UBIQUANT）旗下的 IQuest Lab 放出了一个开源编码模型： IQuest-Coder-V1。这个仅仅 40B 参数的模型，在 SWE-Bench Verified 上跑到了 81.4%，LiveCodeBench v6 拿下 81.1%，BigCodeBench 也有 49.9%。超过了 Claude Opus 4.5 和 GPT-5.2！

模型有三个版本：Instruct 版适合日常写代码，Thinking 版专攻复杂推理和算法题，Loop 版则用了循环 Transformer 架构，在性能和部署成本之间实现平衡。全系列都支持 128K 上下文。

它的训练方法比较特别，传统代码模型基本都是拿 GitHub 上的静态代码快照进行训练，但 IQuest 用了一种叫 “Code-Flow Training” 的方式，让模型去学习代码的演进过程，包括 commit 历史、重构轨迹、项目迭代的规律。通俗来说，不是教它 “好代码长什么样”，而是教它“好代码是怎么写出来的”。这个思路确实比较新颖，也符合实际开发的逻辑。

为什么和 DeepSeek 一样，又是一家量化公司？细想，可能量化交易本质是在大量数据里找规律、理解系统演化，这和模型训练相通。九坤 2025 年前三季度管理规模 700-800 亿，平均收益 24%，有钱有人有算力，或许这也不算太跨界！

根据目前的一些测试反馈，它在纯算法设计上表现不错，但对于最新的 API 框架、大型项目的跨文件重构，还是有短板。

模型已经在 Hugging Face 上开源，大家有兴趣可以试试。

至于会不会是另一个 DeepSeek 时刻？欢迎大家一起测试、讨论！

Higgingface: huggingface.co/IQuestLab
模型官网iquestlab.github.io
技术报告：github.com/IQuestLab/IQuest-Coder-V1/blob/main/papers/IQuest_Coder_Technical_Report.pdf

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