简介

Meta FAIR推出32B参数的代码世界模型(CWM)，首次将"世界模型"思想引入代码领域，通过模拟Python解释器与Docker环境的状态转移，使模型具备代码执行预测、变量推演和agent规划能力。CWM采用三阶段训练方法，利用Python执行轨迹和ForagerAgent两大核心数据集，在SWE-bench验证中表现优异，能与大模型竞争。模型、代码已开源，为代码生成和推理领域提供了新思路。

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Meta FAIR 的新产品： 代码世界模型 (CWM：Code World Model) ，一个32B 参数的研究模型，旨在探索世界模型如何改变代码生成和代码推理。致力于推动世界建模领域的研究，code和mode已开源。

在SWE-bench验证中，CWM在参数数量相似的开放权重模型中表现更优，甚至能够与更大规模或闭权重的LLM竞争。对比的模型包括：Qwen3-Coder、GLM4.5、DeepSeek、Kimi-k2、GPT-5、Claude 4等等

为什么要“代码世界模型”

传统代码大模型（Code LLM）只在静态代码上做下一个 token 的预测——它们学会了语法，却不知道程序真正跑起来会发生什么。
CWM（Code World Model）首次把“世界模型”思想引入代码领域：让模型在训练阶段就模拟 Python 解释器与 Docker 环境的状态转移，从而具备：

• 逐步推演变量值变化的能力
• 预测代码执行结果的能力
• 在 agent 环境中做规划与验证的能力

描述CWM Transformer架构以及在不同训练步骤中引入并在推理时使用的主要数据类型的图表。

32B CWM关键参数指标

训练三阶段：从通用语料到“可执行”世界

阶段	数据规模	最长上下文	关键数据	目标
Pre-training	8 T tokens	8 k	30 % 代码 + 70 % 自然语言	通用语言与代码表征
Mid-training	5 T tokens	131 k	Python 执行轨迹 + ForagerAgent 交互	注入世界模型能力
Post-training	100 B tokens	32 k	指令跟随 + 推理轨迹	人类可读、工具可用

图 1：三阶段训练与放出 checkpoints

两大核心数据集：让模型“亲历”代码运行

1 Python 执行轨迹（Python Tracing）

• 自动抓取 1.2 亿条函数级执行 trace
• 每条 trace 记录每行执行后局部变量的 JSON 快照
• 覆盖函数级、仓库级、竞赛题级、自然语言描述级四种粒度

图 3：CWM trace 格式示例

2 ForagerAgent：自生成“软件工程流”数据

• 基于 Llama-3-70B 的 agent 在 3.15 k 个可执行仓库镜像里自我“找 bug → 修 bug”
• 共 300 万条多轮轨迹，含 bash/edit/create/run 等真实工具调用
• 55 % 为真实 GitHub Issue，45 % 为自动植入 mutation

图 7：SWE RL 环境设计

SWE RL 样例

异步分布式 RL：同时练“编程+数学+Agent”

CWM 在 2560 张 H100 上跑异步 RL，把四类任务放进同一训练池：

任务类型	占比	语言	回合上限	奖励
Agentic SWE	40 %	Python/C++	128 turns	隐藏测试通过 + patch 相似度
竞赛编程	40 %	Py/C++/Rust/Go/Java/JS	64 k tokens	单元测试全过
数学推理	20 %	LaTeX + Python 工具	4 次调用	答案等价

图 12：异步 RL 系统架构

效果评测

软件工程标杆 SWE-bench Verified

paper: https://ai.meta.com/research/publications/cwm/

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• 为什么要做 RAG
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• Transformer结构简介
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• 硬件选型
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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