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Nous Research 推出开源编码模型 NousCoder-14B，直面 Claude Code 竞争窗口

2026 年 1 月 7 日 · VentureBeat AI · 1 分钟阅读

Nous Research 发布开源编程模型 NousCoder-14B，在 LiveCodeBench v6 测评中达 67.87% 准确率；其训练仅耗时四天，使用 48 块英伟达 B200 GPU，性能超越基座模型 Qwen3-14B。

Nous Research 近日发布开源代码大模型 NousCoder-14B，定位为轻量高效、可快速迭代的编程辅助工具。

关键性能与训练效率

在 LiveCodeBench v6（覆盖 2024 年 8 月至 2025 年 5 月竞赛题）上取得 67.87% 准确率，较基座模型 Qwen3-14B 提升 7.08 个百分点；
全程训练仅用 4 天，依托 48 块英伟达最新 B200 GPU，凸显开源模型在算力利用与工程优化上的进步；
模型发布恰逢 Anthropic 的 Claude Code 引发开发者广泛关注，形成开源与闭源路径的直接对照。

当前 AI 编程工具正加速从辅助写作迈向复杂系统生成——如 Google 工程师 Jaana Dogan 所示，Claude Code 可基于简短提示复现团队耗时一年构建的分布式编排系统。这一趋势加剧了大小厂商对 AI 编程基础设施话语权的争夺。

本文由 JOTO AI 智库依据公开标题与订阅源摘要整理，不是原文全文翻译。

原始来源：VentureBeat AI

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