JumpLander Coder 32B is an IDE-first, production-grade code model and platform built to accelerate interactive development workflows. This document focuses on the Standard mode — the low-latency configuration optimized for editor completions, fast iterations, and reliable developer assistance. 🟢
- Primary goal: speed up developer velocity with high-quality, context-aware completions and in-editor assistance. ✅
- Design: IDE-centric integrations, deterministic completion behaviors, and safety-oriented fallback heuristics. 🔰
- Mode covered here: Standard — tuned for low latency and rapid iteration (interactive use).
- 🛠 IDE-first integration: inline completions, refactor suggestions, and test-case helpers.
- ⚡ Low-latency inference (Standard): responsive for live coding and pair-programming.
- ✅ Automated assistance: contextual linting, suggested fixes, and test generation.
- 📦 Scalable deployment patterns: single-shard low-latency and horizontal routing for throughput.
- 🔒 Production-ready behavior: safe defaults and predictable completions for engineering workflows.
- Context-aware completions across files, docstrings and type hints.
- Automated small-scope refactors (rename, extract, inline).
- Unit test generation from signatures and examples.
- Static-check guidance with actionable patches.
- IDE plugins & CI integration patterns (editor + pipeline friendly).
.jpg)
| # | Model / Variant | Primary strengths | Throughput (Rel.) | Accuracy (Rel.) | Typical use-case |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | JumpLander Coder 32B — Standard | Low-latency editor completions, IDE integration | High | High | Live coding, pair programming |
| 2 | GPT-4 family (code-capable) | Advanced reasoning + code generation | Variable | Very High | Enterprise-critical workflows |
| 3 | Gemini (code variants) | Knowledge + code synthesis | Medium | High | Complex engineering tasks |
| 4 | Anthropic Claude (code-tuned) | Stable long outputs and robust behavior | Medium | High | Text+code analysis |
| 5 | Qwen2.5-Coder 32B | Code-focused training across languages | Medium | High | Large multilingual codebases |
| 6 | Code Llama (34B / code variants) | Strong research performer, fine-tuning friendly | Medium | High | Research & customization |
| 7 | StarCoder (variants) | Community tooling & multi-language support | Medium | Medium | Tooling & fine-tuning |
| 8 | Codex (legacy/reference) | Historical benchmark in codegen | Medium | Medium-High | Legacy integrations |
| 9 | AlphaCode / research models | Competitive coding task performance | Low-Medium | High | Algorithmic challenges |
| 10 | PaLM-2 (code-capable) | Multi-purpose with code strengths | Medium | High | Research & product features |
| 11 | Mistral Code variants | Lightweight & composable | Medium | Medium-High | Scalable services |
| 12 | WizardCoder / tuned code models | API & library-aware generation | Medium | High | Rapid prototyping |
| 13 | InCoder / autoregressive models | Local completion & repair focus | Medium | Medium | Local code completion |
| 14 | CodeGen (various sizes) | Versatile generation across languages | Medium | Medium-High | Templates & scaffolding |
| 15 | PolyCoder / research | Experimental code-focused models | Low-Medium | Medium | Academic benchmarking |
| 16 | BLOOM (code-adapted) | Community-driven, scalable | Medium | Medium | Research & community projects |
| 17 | SantaCoder / community variants | Community-optimized for niche tasks | Medium | Medium | Internal tooling |
| 18 | Meta code-tuned families | Engineered for industrial tasks | Medium | High | Enterprise engineering |
| 19 | Commercial enterprise code models | Security, governance, integration focus | Variable | High | Corporate deployments |
| 20 | Custom fine-tuned internal models | Tailored to private datasets | Variable | Variable | Specialized needs |
| 21 | Emerging & experimental models | Rapid innovation, variable maturity | Variable | Variable | R&D and prototyping |
- Interactive development: use JumpLander Coder 32B — Standard for editor completions and fast iteration.
- CI / pre-merge checks: combine completions with generated tests for automated validation.
- Scaling: deploy low-latency instances near editors; route heavy workloads to scaled inference pools.
- See
LICENSEfor repository terms.
JumpLander Coder 32B یک مدل تولید کد پیشرفته و پلتفرم با رویکرد IDE-first است که برای تسریع جریان کاری توسعه طراحی شده است. این سند فقط بر حالت Standard متمرکز است — پیکربندی کمتاخیر مناسب تکمیل در ویرایشگر و تکرار سریع.
- هدف اصلی: افزایش سرعت توسعهدهنده با تکمیلهای زمینهمحور و کمک درونویرایشی. ✅
- طراحی: یکپارچگی با IDE، رفتارهای تکمیلی پیشبینیشده و مکانیزمهای fallback ایمن. 🔰
- حالت مورد پوشش: Standard — کمتاخیر و مناسب استفاده تعاملی.
- 🛠 یکپارچهسازی IDE-first: تکمیل درونویرایشی، پیشنهادات ریفکتور و ابزارهای تولید تست.
- ⚡ استنتاج کمتاخیر (Standard): پاسخدهی سریع برای کدنویسی زنده.
- ✅ کمک خودکار: lint زمینهای، پیشنهاد اصلاحات و تولید تست.
- 📦 قابلیت مقیاسپذیری: از استقرار تکشارد کمتاخیر تا مسیرهای توزیعشده برای افزایش توان.
- 🔒 رفتار مناسب تولید: پیشفرضهای ایمن و خروجیهای پیشبینیپذیر برای جریانهای مهندسی.
- تکمیل زمینهای در چند فایل با توجه به docstring و type hints.
- پیشنهادات ریفکتور خودکار (rename, extract, inline).
- تولید تست واحد از امضاها و مثالها.
- راهنماییهای استاتیک و پچهای قابل اعمال.
- پلاگینهای IDE و الگوهای یکپارچهسازی CI.
(مشابه جدول انگلیسی — مقادیر کیفی نگهداری شدهاند)
| # | مدل / نسخه | نقاط قوت اصلی | سرعت نسبی | دقت نسبی | کاربرد معمول |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | JumpLander Coder 32B — Standard | تکمیل تعاملی با کمترین تاخیر، یکپارچگی IDE | بالا | بالا | توسعه تعاملی |
| 2 | GPT-4 family | استدلال قوی و تولید کد | متغیر | خیلی بالا | محیطهای سازمانی |
| 3 | Gemini (code variants) | ترکیب دانش و تولید کد | متوسط | بالا | پروژههای مهندسی پیچیده |
| 4 | Anthropic Claude (code-tuned) | خروجیهای طولانی پایدار | متوسط | بالا | تحلیل متن+کد |
| 5 | Qwen2.5-Coder 32B | تمرکز قوی روی وظایف کدنویسی | متوسط | بالا | پروژههای چندزبانه |
| ... | (موارد دیگر مطابق جدول انگلیسی) |
- توسعه تعاملی: از حالت Standard داخل IDE برای تکمیل و ریفکتور استفاده کنید.
- CI: از تولید تست خودکار و بررسی قبل از merge بهره ببرید.
- استقرار: نمونههای کمتاخیر نزدیک محیط توسعه و خوشههای inference برای پردازش دستهای.
- شرایط در فایل
LICENSEدرج میشود.