告别“代码模仿”：MetaCWM让AI懂执行，320亿参数开源可商用研究

十大品牌 2025年10月04日 16:44 1 cc

2025年9月25号这天，AI圈跟炸了锅似的，Meta刚重组的AI部门扔出个大动静，首个代码世界模型CWM开源了，还带320亿参数那种。

机器之心这些科技媒体当天就追了报道，刷到的时候还愣了下，毕竟之前的AI编程工具，大多都是“看着会写，实则不懂”，这次CWM号称能让AI学会“真推理”，还挺好奇它到底能不能做到。

咱们平时用的那些大语言模型写代码，本质上就是“抄作业”，看了海量代码，照着样子拼。

可代码这东西，光样子对没用，得知道跑起来会怎么样。

之前我试过用某模型统计“strawberry”里的“r”，它能给我数出两个来，实际上明明是三个。

这就是没搞懂“代码执行逻辑”的问题，而CWM刚好就想解决这个。

它的思路特别像咱们程序员写代码前的习惯：先在脑子里把流程过一遍，哪步会出问题，提前想清楚。

先看它“不瞎写”的本事

CWM是个只做解码的模型，还支持131ktokens的上下文，简单说就是能一次性“读”懂超大段代码，不用跟以前似的拆成小块。

光这点还不够，它在几个关键测试里的表现才真让人眼前一亮。

比如修GitHub上的真实问题，它的通过率在同参数模型里算拔尖的；解数学题更夸张，接近满分的水平。

本来想拿它跟那些百亿参数的大模型比，后来发现没必要，30亿参数能做到这步，已经很够用了。

最让我觉得实用的是它那个“神经版调试器”功能，就拿数“strawberry”里的“r”来说，它能一步步追踪变量变化，从0开始加，加到3就停，清清楚楚，再也不会犯低级错误。

很显然，CWM不是靠堆参数赢的，而是靠“懂执行”。

以前的模型写代码是“我觉得这么写对”，CWM是“我知道这么写跑起来会对”，这俩差别可太大了。

咱们写代码最烦的就是调试，要是AI能提前把执行过程想明白，能省多少时间啊。

CWM的三阶段特训

CWM这本事也不是天上掉的，Meta给它安排了三阶段训练，每一步都挺有讲究。

第一阶段是打基础，用8万亿tokens的代码和STEM数据喂它，让它先把语法和简单逻辑吃透。

这步跟其他模型差不多，没什么特别的。

关键在第二阶段，也就是中间训练。

Meta专门给它换了131k的上下文窗口，还喂了5万亿条“特殊数据”，有Python解释器的执行轨迹，还有Docker环境里的交互记录。

简单说就是让CWM在训练时就“模拟跑代码”，不是光看文字，而是真真切切知道每行代码会带来什么结果。

这步太重要了，就像学开车，光看教程没用，得真摸方向盘才行。

最后阶段是优化，先调一调它对指令的理解能力，再用强化学习磨实战。

比如让它自己生成代码自己测，错了就改，反复迭代。

这么一套下来，CWM的“真推理”能力才算扎实。

当然了，CWM也不是完美的。

现在它主要支持Python，像C++、Java这些常用语言还没适配好；而且得要80GB显存的GPU才能跑，个人开发者想试试，门槛还是有点高。

不过Meta还算良心，把从预训练到强化学习的所有模型权重都开源了，还给了论文和部署工具，研究者拿过去就能接着做实验，这点比那些藏着掖着的厂商强多了。

现在AI编程工具看着多，但痛点一直没解决，开发者得花三成时间调试AI写的代码。

IDC说2025年这市场都快90亿美元了，可实用度还得再提提。

CWM的出现刚好指了个方向：AI编程不能只停留在“会写”，得往“会用”走。

虽然现在CWM还有不足，但已经让咱们看到了希望。

以后要是能支持更多语言，再把硬件门槛降下来，说不定真能改变咱们写代码的方式。

Meta说以后还要研究零样本规划、具身链式思维这些，要是能成，那AI编程可就真的要“进化”了。

总的来说，CWM不是简单的新模型，而是AI编程从“模仿”到“理解”的一个里程碑。

它让咱们知道，AI不光能帮着写代码，还能真懂代码，这才是最有价值的地方。

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