IQuest-Coder-V1-40B-Loop-Instruct

IQuest-Coder-V1-40B-Loop-Instruct 是 IQuestLab 发布的 IQuest-Coder-V1 代码大模型系列中的 Loop 架构指令版本，面向通用编码助手、代码生成与代码理解等任务。官方将 IQuest-Coder-V1 描述为面向自主软件工程与代码智能的开源代码模型家族。

训练范式方面，该系列被描述为 code-flow multi-stage training：训练过程中不仅关注静态代码本身，也关注代码库的演化过程（如提交历史与变更轨迹），以学习更贴近真实开发流程的动态软件逻辑。后训练阶段官方区分 Instruct 与 Thinking 两条路径；本条目为 Instruct 路径。

Loop 架构特点方面，官方材料称 Loop 变体引入循环/递归式机制（recurrent mechanism / looped design，并提到共享参数的多次迭代计算），用于优化“模型容量—部署体量”的权衡，从而在相同标称参数规模下改善部署与推理侧的效率/成本表现（具体实现细节以官方技术报告为准）。

架构与技术规格方面，官方描述该系列原生支持 128K 上下文窗口，并采用 Grouped Query Attention (GQA)；词表规模为 76,800。工程使用上，模型卡提示该系列依赖 Hugging Face 的 auto_map 自定义建模代码，并建议使用 transformers>=4.52.4 进行加载与推理。

性能与评测方面，官方在仓库/模型卡中给出该系列在多个代码基准上的公开成绩（例如 SWE-Bench Verified 81.4%、BigCodeBench 49.9%、LiveCodeBench v6 81.1%），用于展示其在代理式软件工程、竞赛编程与复杂工具使用等维度的覆盖能力（评测设置与对比口径以官方材料为准）。

应用场景与限制方面，官方材料强调：模型生成代码不会自动执行，需在隔离环境中验证；在高度专业或私有框架场景下表现可能波动；模型也可能生成“看似合理但不正确”的实现，关键逻辑应进行充分测试与审阅。

访问方式与许可方面，本模型已在 Hugging Face 发布权重并提供 Transformers 方式加载；官方 GitHub 仓库提供技术报告与使用说明。许可证在公开页面上以项目自定义/变体形式呈现，落库字段按你系统可选项填为“Modified MIT License”。