译者 | 刘汪洋
审校 | 重楼
如今，在许多 Vibe Coding 平台通常会借助现有的大型语言模型 (LLMs) 来辅助编写代码。
不过，写代码仅仅是开发人员日常工作的一小部分。要想构建一个完善的企业级生产平台，还得用上各种工具来审查代码、提交代码，并进行长期的维护。这恰恰是 Windsurf 公司（它的前身是 Codeium）希望通过一系列新型先进 AI 模型来攻克的难题。在其 Wave 9 更新中，公司正式推出了这些模型，并将其命名为 SWE-1（可以理解为“软件工程师 1 号”）。
就在这条消息发布前后，有报道称 AI 领域的领头羊 OpenAI 公司正计划以 30 亿美元的价格收购 Windsurf。目前这笔交易还没最后敲定，Windsurf 方面也暂时不便公开置评。
SWE-1 是一系列顶尖的 AI 模型，它们的目标是给整个软件工程流程提速。和那些仅仅适配了编码任务的通用 AI 模型不同，SWE-1 力求覆盖软件工程的方方面面。
这些新模型能够通过多种交互界面，帮助开发人员处理那些未完成的工作和需要长期跟进的任务——这是真实软件开发场景的常态。目前，SWE-1 已经向 Windsurf 的用户开放，这也意味着该公司正式迈入了尖端模型研发的行列。它的性能表现不输于现有的一些基础模型，而且更加聚焦于软件工程的实际工作流程。
“我们的目标很简单：让所有软件工程的效率提升 99%。”Windsurf 的产品与战略主管 Anshul Ramachandran 这样告诉 VentureBeat。
企业开发人员需要的，远不止会写代码的模型
SWE-1 的核心创新点在于，Windsurf 团队意识到，编码其实只占软件工程师实际工作量的一小部分。
这种思路恰好解决了目前 AI 编码 LLM 所面临的一个关键瓶颈。市面上确实有不少能写应用程序代码的模型，比如 OpenAI 的 GPT-4.1、Anthropic 的 Claude 3.7，还有 Google 的 Gemini 2.5 Pro I/O 版本。
Windsurf 提供了模块化的界面，用户能够灵活切换不同的模型。Ramachandran 提到，用户的反馈显示，现有的编码模型在有人从旁指导时表现还行，可时间一长，就容易顾此失彼，漏掉一些关键信息。
这个问题其实源于任务性质的根本不同。代码生成往往是一锤子买卖，而真正的软件工程却需要在不同的工具间来回切换，处理半成品代码，并且在漫长的项目周期里时刻把握上下文。
SWE-1 系列：为不同工程任务量身打造
Windsurf 并未试图打造一个“万金油”式的解决方案，而是针对性地开发了三款专业模型：
- SWE-1：这是一个全尺寸模型，专为复杂的推理和工具调用而设计，所有付费用户均可使用。
- SWE-1-lite：这是一款更小巧但同样强大的模型，它将替代 Windsurf 目前的 Cascade Base，并向所有用户（包括免费版用户）开放。
- SWE-1-mini：这是一款轻量级模型，主要为 Windsurf Tab 中的代码自动补全功能提供支持，所有用户都可以无限制使用。
SWE 系列模型的炼成，得益于 Windsurf 针对软件工程任务进行了大量内部专项训练。Ramachandran透露，公司采用了一种包含训练序列步骤的新型数据模型。
性能基准：看看 SWE-1 的实力如何
尽管 SWE-1 的目标并不是取代那些顶尖实验室的基础模型，但 Windsurf 表示，在软件工程相关的任务上，SWE-1 展现出了一流的性能水准。根据公司发布的报告，它的表现显著优于中等规模的基础模型以及一些开源 AI 大模型。
不过，对于这些初步的测试结果，Windsurf 表现得相当审慎，并没有大张旗鼓地宣传。
“即便我们的基准测试结果看起来很棒，但这并不意味着它就比市面上所有其他模型都强。”Ramachandran 坦诚地说道。
实际上，他们更希望将 SWE-1 定位为迈向专用模型的第一步。这类专用模型最终有望在特定的工程任务中超越通用模型——而且，它们的成本或许还会更低。
Windsurf 方法在技术上的一个独特之处，在于其实现了“流感知”(Flow-Awareness) 这一概念。
其基本逻辑是这样的：企业级的软件开发过程，往往包含了一连串的步骤。“流感知”并不仅仅是针对某个特定步骤编写代码，更重要的是能够理解和把握整个流程的上下文。
“流感知”的核心，是在软件开发过程中，建立起一套人类与 AI 共享的工作时间线。它的核心理念在于，通过判断 AI 在哪些环节能最有效地提供帮助，从而逐步地将原先由人工承担的任务移交给 AI。
这种方法为模型的持续进步创造了一个良性循环。
“随着我们不断优化模型，共享时间线上的更多步骤将会从人工操作转向 AI 处理。”Ramachandran 解释说，“AI 将能够胜任更多以往必须依赖人工才能完成的工作，因为过去的 AI 可能还不够精准。”
这对技术决策者意味着什么？
对于那些正在构建或维护软件的企业而言，SWE-1 的出现代表着 AI 辅助开发领域的一大进步。这种思路不再将 AI 编码助手仅仅视为一个简单的自动补全工具，而是致力于提升整个开发生命周期的效率。
它所带来的潜在好处，远不止是写代码更快那么简单。充分认识到应用程序开发的复杂性，将有助于推动此类 AI 辅助编码范式走向成熟，使其能更好地适应稳定可靠的企业级软件开发需求。
虽然 SWE-1 目前尚处于起步阶段，但这一方向性的探索至关重要。如果 OpenAI 最终完成了对 Windsurf 的收购，这些新模型可能会扮演更重要的角色，因为它们将有机会整合更庞大的模型研究与开发资源。
技术负责人不妨思考一下，在自己的开发工作流程中，到底有多少环节能够从这种超越简单代码生成的 AI 辅助中获益。那些需要花费大量时间进行代码审查、调试以及管理技术债务的团队，相比那些主要精力放在生成新代码的团队，或许能从 SWE-1 这类工具中挖到更大的价值。
原文标题：Software engineering-native AI models have arrived: What Windsurf’s SWE-1 means for technical decision-makers，作者：Sean Michael Kerner
