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AI Tool
SERA 리뷰
SERA는 Ai2에서 개발한 오픈 소스 AI 코딩 도구로, 소프트웨어 엔지니어가 개인 저장소에서 코딩 에이전트를 효율적으로 훈련할 수 있도록 도와줍니다.
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1오픈 소스, 80억에서 320억 파라미터에 이르는 모델 포함.
22026년 초에 출시되며, 200,000개 이상의 합성 궤적을 선보입니다.
3훈련에는 최대 40 GPU 일수가 필요하며, 적응 비용은 400달러 이하로 저렴합니다.
overview
SERA란 무엇인가요?
SERA는 Ai2에서 개발한 코딩 에이전트 도구로, 소프트웨어 엔지니어가 개인 코드베이스에서 모델을 효율적으로 훈련할 수 있도록 합니다. SERA는 감독된 미세 조정을 통해 버그 수정, 코드 생성, 그리고 저장소 적응과 같은 작업을 전문으로 합니다.
quick facts
빠른 정보
Here's the translation:
| 속성 | 값 | |-----------|-----------------| | 개발자 | Ai2 | | 가격 | 프리미엄: 무료 | | 플랫폼 | 웹 | | API 사용 가능 | 예 | | 통합 | Claude Code | | 언어 | 명시되지 않음 |
features
세라의 주요 특징
SERA는 현대 소프트웨어 공학 작업에 적합한 기능을 제공하기 위해 고급 기술을 활용합니다.
- 1소프트 검증 세대(SVG)는 완벽한 코드 없이 저장소에서 여러 경로를 생성합니다.
- 2최대 320억 개 파라미터를 갖춘 모델 가족을 활용한 높은 훈련 효율성.
- 3클로드 코드와의 통합 기능으로 효율적인 워크플로우를 지원합니다.
- 4대형 모델보다 개인화된 미세 조정 환경에서 더 뛰어나도록 설계되었습니다.
- 5Django 및 Sympy와 같은 다양한 저장소 아키텍처와 호환됩니다.
use cases
SERA는 누구에게 적합한가요?
SERA는 코딩 작업에 AI를 활용하려는 소프트웨어 엔지니어와 작은 개발 팀에게 특히 유익합니다.
- 1스타트업의 소프트웨어 엔지니어들이 저비용 AI 솔루션을 필요로 합니다.
- 2개인 데이터셋에 대한 맞춤형 AI 학습이 필요한 연구팀.
- 3AI 기반 기능으로 코드를 향상시키고자 하는 개발자들.
pricing
세라 요금 및 계획
SERA는 구독 없이 프리미엄 모델로 운영됩니다. 기본 조정 비용은 400달러부터 시작하며, 최적의 성능 조정은 최대 2,000달러에 이를 수 있습니다. 종합 교육은 최대 12,000달러의 비용이 발생할 수 있습니다.
- 1프리미엄: 오픈 소스 모델에 대한 무료 접근.
- 2프라이빗 저장소에 대한 기본 적응 비용: $400.
- 3고성능 미세 조정에 $2,000.
competitors
SERA 대 경쟁사
SERA는 코딩 작업에서 비용과 적응성 면에서 뛰어난 장점을 제공합니다.
- 1SERA vs SWE-RL: SERA는 동등한 성능에 대해 26배 저렴합니다.
- 2SERA 대 SWE-smith: SERA는 합성 데이터로 훈련할 때 57배 더 비용 효율적입니다.
- 3SERA vs Devstral-Small-2: SERA는 성능이 동일하지만 완전 오픈 소스입니다.
❓
Frequently Asked Questions
+SERA란 무엇인가요?
SERA는 Ai2에서 개발한 코딩 에이전트 도구로, 소프트웨어 엔지니어들이 개인 코드베이스에서 모델을 효율적으로 훈련할 수 있게 해줍니다. 이 도구는 감독적 미세 조정을 통해 버그 수정, 코드 생성 및 리포지토리 적응과 같은 작업을 전문으로 합니다.
+SERA는 무료인가요?
세라는 프리미엄 모델을 운영하며, 오픈 소스 모델에 대한 무료 접근을 제공하고 있습니다. 맞춤화 서비스는 400달러부터 시작하여 요금을 부과합니다.
+SERA의 주요 특징은 무엇인가요?
SERA는 소프트 확인 생성을 특징으로 하며, Claude Code와 통합되고 효율적인 개인 저장소 전문화에 맞춰 설계되었습니다.
+SERA는 누구에게 적합한가요?
SERA는 비용 효율적인 AI 기반 코딩 솔루션을 찾는 소프트웨어 엔지니어, 연구팀, 개발자에게 이상적입니다.
+SERA는 대안들과 어떻게 비교되나요?
SERA는 동등한 기능에 대해 SWE-RL 및 SWE-smith에 비해 상당한 비용 절감 효과를 제공하며, 오픈 소스 형식으로 Devstral-Small-2의 성능을 일치시킵니다.