🎯 情报来源：量子位
蚂蚁集团开源的新模型CGM（Code Graph Model）在SWE-bench Lite上以44%的bug修复率超越所有开源方案，性能媲美闭源模型。该模型首次将代码图模态融入大语言模型，摆脱对黑盒模型和复杂Agent工作流程的依赖，仅需4步即可完成bug修复。
核心要点：
- 在SWE-bench Lite上bug修复率达44%，开源模型中排名第一，优于最佳开源模型KGCompass 7.33%
- 首创代码图模态融合技术，将仓库代码结构图直接输入大模型，实现跨文件理解
- 完全基于开源模型Qwen，无需依赖GPT-4等闭源模型
- 推理流程从传统Agent的10个模块精简至4个（改写器→检索器→重排器→生成器）
- 技术论文、代码、模型权重与训练数据已全部开源
📌 情报分析
技术价值：极高
首次实现代码图与大模型的深度融合，通过图感知注意力掩码和节点token压缩技术，使LLM上下文处理能力扩展512倍。在SWE-bench Verified上比开源基线提升10.2%至50.4%。
商业价值：高
完全开源方案降低企业私有化部署门槛，4步推理流程比传统Agent效率提升60%。适用于跨语言（Python/Java）的复杂工程场景。
趋势预测：
3-6个月内，代码图模态可能成为AI编程新标准，蚂蚁后续可能推出企业级代码审计SaaS服务。开源生态将加速出现基于CGM的垂直领域优化版本。