
> **导语**
> 中国量化私募领军者九坤投资跨界发布 IQuest-Coder-V1 模型，凭借独特的“代码流多阶段训练”策略，在 SWE-Bench 榜单上超越 GPT-5.2 等国际顶流，展现了金融算法团队在通用 AI 领域的惊人爆发力。

## 金融战队逆袭 性能霸榜

科技圈的焦点近日被一家非典型 AI 公司抢占——专注量化交易的九坤投资推出了自研大模型 IQuest-Coder-V1。该系列模型在权威的 SWE-Bench Verified 榜单上大放异彩，其 40B 参数版本以 81.4% 的通过率，将 Claude Opus-4.5 和 GPT-5.2 甩在身后。

IQuest-Coder 系列提供了 7B、14B 和 40B 三种规格，精准覆盖了从轻量级代码生成到复杂软件工程的各类需求。值得一提的是，该模型对硬件极其友好，单张消费级 4090 显卡即可流畅运行，大大降低了开发者的部署门槛。

![Google_AI_Studio_2026-01-05T02_56_04.982Z.png](https://static.downly.cn/images/6029d9f0202270df5833d793848d7bb7.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 动态训练逻辑 捕捉演变过程

IQuest-Coder 的成功并非依靠单纯的参数堆叠，而是源于方法论的创新。团队摒弃了传统的静态代码训练模式，转而采用“代码流多阶段训练”。

这种方法让模型模拟代码从雏形到成熟的演变过程，使其能够理解软件逻辑的动态变化。在官方演示中，无论是构建复杂的粒子文本动画，还是开发实时像素沙盒游戏，该模型都展现出了超越同类产品的逻辑连贯性。这种从量化策略中迁移而来的“动态捕捉”思维，为代码大模型的研究提供了全新视角。

![Google_AI_Studio_2026-01-05T02_55_58.791Z.png](https://static.downly.cn/images/56df275174ba8067057a3d3dd134c332.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 跨界启示录 算法的通用性

九坤投资自 2012 年成立以来，一直是中国量化领域的隐形冠军。此次跨界成功，引发了行业对于“人才密度”与“算法通用性”的深度讨论。

虽然官方谨慎提示目前生成的代码仍需沙盒验证，但 IQuest-Coder 的出现证明了顶级算法团队在不同领域间的降维打击能力。这不仅是中国 AI 技术的一次重要突围，也预示着未来 AI 赛道的竞争者可能来自任何一个数据密集型行业。

搜索结果: 量化投资