NousCoder-14B

NousCoder-14B

为竞赛编程题写代码的模型，在 Qwen3-14B 基础上用强化学习继续训练，训练题共 24k 道，答案都可以检验。适合想在自己电脑上运行代码模型的开发者。

由 NousResearch 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：NousCoder-14B 是 NousResearch 推出的文本生成模型，面向竞赛编程。它以 Qwen3-14B 为起点，用强化学习继续训练，训练用的 24k 道编程题，答案都能自动检验。模型有 14.8B 参数，以 Safetensors 文件提供。

适合谁：如果你想要一个能自己运行的编程模型，尤其是用来做有明确对错答案的竞赛类题目，它适合你。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
教育 | 编程学生 | 练习竞赛风格的题目，把自己的解法和模型的解法对照 | 一道结果明确通过或不通过的算法练习
软件 | 开发者 | 在自己的硬件上运行代码模型，起草解法 | 根据文字题目描述起草一个函数
研究 | 机器学习研究者 | 研究用强化学习在可检验题目上训练出来的模型 | 在编程任务上和它的 Qwen3-14B 基础模型对比
竞赛 | 竞赛编程选手 | 练习时获得解题的第二种思路 | 一道练习题的另一种解法

如果你不写代码，或者内存不够运行 14.8B 的模型，可以跳过它。

用在哪里：

• 你自己的电脑，装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux，用来下载文件
• 任何能加载 Safetensors 文本模型的本地工具
• 其他人制作的量化版本，适合内存更小的机器

Use case | Who | What they get back
解练习题 | 学生 | 针对你描述的问题给出的程序代码
起草解法 | 开发者 | 一个函数的初版，供你审阅和测试
对比编程模型 | 研究人员 | 一个可以和 Qwen3-14B 基础模型对比测试的模型

如何设置：

• Python 和 pip
• 放得下权重的内存：BF16 约 29.5 GB，估算 4-bit 约 7.4 GB

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 把模型文件下载到你的电脑。
3. 在你平时运行文本模型的本地工具里打开它们。

pip install -U huggingface_hub
hf download NousResearch/NousCoder-14B

如何使用：模型卡没有给出自己的运行命令。文件在你的工具里加载好之后，用普通文字描述一道编程题，再读它写回来的代码。信任这些代码之前，先用你自己的测试用例跑一遍。

示例：让它写一个程序，读入一串整数，输出最长连续递增段的长度。它会回复一个试图完成这个任务的程序，然后由你去测试。

新手与专家：可以把它看作一个把文字描述的编程题变成代码的模型。第一次尝试时，先用上面两条命令下载文件，在你已经在用的本地模型工具里加载，然后给它一道小题。

在底层，它是 Qwen3-14B 经过强化学习后训练的版本。训练在 48 块 B200 GPU 上跑了四天，用到 24k 道可检验的编程题。它在 LiveCodeBench v6 上报告的 Pass@1 是 67.87%，基础模型是 60.79%。

答案可检验的编程题
以 Qwen3-14B 为起点
在 24k 道题上做强化学习
得到 NousCoder-14B
你发送题目，它写出代码

注意事项：下面的分数是作者自己报告的，只来自一个基准，所以请用你自己的题目测试这个模型。

Title: LiveCodeBench v6 上的 Pass@1
NousCoder-14B: 67.87 百分比
Qwen3-14B: 60.79 百分比

• License: Apache 2.0
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务，硬件要你自己准备
• Data it reaches: 从 Hugging Face 下载模型文件，没有提到其他访问
• Not for: 模型卡只描述了竞赛编程

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 参数量：14.8B
• Weights: about 29.5 GB in BF16; about 7.4 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：839
• 点赞：233
• 许可证：apache-2.0
• 基于：Qwen/Qwen3-14B
• Quantized versions: 20
• Fine-tunes: 3
• 标签：safetensors, qwen3, text-generation, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/NousResearch/NousCoder-14B
• 文件：https://huggingface.co/NousResearch/NousCoder-14B/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download NousResearch/NousCoder-14B

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。