Open-SWE-Traces：为软件工程代理推进双模式多语言 蒸馏

目前，通往自主软件工程的道路因严重缺乏多样化的大规模轨迹数据而受到瓶颈。我们通过引入 \ourdataset 来解决这个问题，这是一个包含 207,489 个代理轨迹的庞大数据集，涵盖九种编程语言（Python、Go、TS、JS、Rust、Java、PHP、C、C++）。该数据集通过 OpenHands 和 SWE 代理工具源自 20,000 个现实世界的 PR，采用混合推理综合：Minimax-M2.5 生成具有明确“思考”过程的轨迹，而 Qwen3.5-122B 提供高质量的“非思考”轨迹。该数据从 SWE-rebench-V2 中筛选出许可许可证（MIT、Apache、BSD），有助于训练能够进行长期推理的模型。我们通过 微调 Qwen3-30B-A3B 系列（思考、指导和编码器）验证数据集。性能最佳的模型在 SWE-bench Verified 上的解析率为 61.7%，在 SWE-bench Multilingual 上的解析率为 57.1%，在 SWE-bench Pro 上的解析率为 36.8%。这些结果使 Open-SWE-Traces 成为将人类水平的软件工程能力提炼成高效、开源代理 LLM 的首要资源。