近日，苹果公司在 HuggingFace 平台悄然上线其最新大模型成果——DiffuCoder-7B-cpGRPO（https://huggingface.co/apple/DiffuCoder-7B-cpGRPO）。

这一版本在原有 DiffuCoder-Instruct 的基础上，进一步引入了 Coupled-GRPO 强化学习算法进行微调，显著提升了在代码生成任务上的表现。根据官方说明，该模型在 EvalPlus 基准测试中性能提升 4.4%，并有效减轻了解码过程中对自回归偏差的依赖。

DiffuCoder-7B-cpGRPO 属于苹果打造的扩散式大语言模型系列，具备 76.2 亿参数，采用 bfloat16 精度训练，支持基于提示词的代码生成。其训练流程基于 DiffuCoder-7B-Instruct 初始化，并在 2.1 万条代码数据上进行一个 epoch 的后训练。

开发者可通过 HuggingFace 上的模型卡及 GitHub 页面（https://github.com/apple/ml-diffucoder）查看详细文档与使用方法。示例代码展示了该模型如何通过扩散过程生成代码，包括提示词构建、模型加载与生成参数配置等内容，便于开发者快速上手集成。

值得注意的是，DiffuCoder 的架构和生成工具部分借鉴了开源项目 Dream，用于支持 HuggingFace 平台的部署发布。