An Iranian AI-powered programming platform & code model — IDE-first, production-oriented.
Proprietary — Not open source.
JumpLander Coder 32B provides fast, context-aware code generation integrated directly into developer workflows via a powerful IDE and tooling suite. Built for production use-cases where responsiveness, correctness, and predictable behavior matter.
(این پروژه در حال حاضر متنباز نیست؛ دسترسی و ارزیابی رسمی از طریق کانالهای شرکتی / همکاری انجام میشود.)
JumpLander ترکیبی از یک مدل تولید کد (Coder 32B) و مجموعه ابزارهای IDE-centric است که برای:
- تکمیل کد درونویرایشی با تاخیر بسیار کم،
- تولید تست واحد و پیشنهادهای ریفکتور،
- و بهینهسازی جریان کاری توسعه در مقیاس تیمی طراحی شده است.
تمرکز اصلی: IDE-first workflows، deterministic completions، و سازگاری عملیاتی برای محیطهای تولیدی.
- Context-aware completions (multi-file awareness, docstrings, type-hints)
- Automated refactors (rename / extract / inline suggestions)
- Test generation (unit tests scaffolding from signatures & examples)
- Static-check guidance + actionable patches
- Low-latency inference path for interactive editors
- Scalable deployment patterns (single-shard low-latency flows & horizontal routing)
- Safety & fallback heuristics for predictable production behavior
- IDE Plugin Layer — lightweight client logic, context sync, and UX optimizations.
- Orchestration & Router — routes interactive requests to low-latency instances; batches heavy jobs.
- Inference Cluster (Coder 32B) — optimized runtime for token-efficient, deterministic completions.
- Tooling & Post-process — test-case generation, static checks, patch generation, CI hooks.
- ما نتایج عددی دقیق را فعلاً عمومی نمیکنیم؛ اما در آزمایشهای داخلی JumpLander Coder 32B عملکردی رقابتی و در بسیاری موارد برتر نسبت به برخی مرجعهای شناختهشده نشان داده است.
- وقتی تصمیم به انتشار عددی گرفتید: حتماً دیتاست، کانفیگ، seed و پارامترها را همراه اعلان منتشر کنید تا تکرارپذیری حفظ شود.
مقایسه کیفی برای تصمیمگیری سریع — مقادیر Throughput/Accuracy بهصورت نسبی نشان داده شدهاند.
| Model / Variant | Type / Note | Strengths (qualitative) | Throughput (Rel.) | Accuracy (Rel.) | Use-case |
|---|---|---|---|---|---|
| JumpLander Coder 32B — Standard | Proprietary | IDE-first, low-latency completions, safe fallbacks | High | High | Live coding, pair-programming |
| Qwen2.5-Coder 32B | Reference (open) | Strong code training across languages | Medium | High | Multilingual codebases |
| Code Llama 34B | Reference (open) | Open-source, customizable | Medium | High | Research & fine-tuning |
| StarCoder variants | Reference (open) | Community ecosystem, multi-language tooling | Medium | Medium | Tooling & experiments |
| GPT-4 family (code-capable) | Closed / Enterprise | Advanced reasoning, SOTA in some code tasks | Variable | Very High | Enterprise / high-stakes |
- Developer loop: Deploy low-latency instances near IDEs; preferentially route completions to “hot” shards.
- PR gating: Use generated tests + static checks before merge.
- Hybrid verification: quick Standard pass → automated verification pipeline (tests & linters).
- هیچ داده حساس کاربر در ریپازیتوری ذخیره نمیشود.
- توصیه میکنیم قبل از هر ادغام، خط لولههای CI را برای پاکسازی دادههای دیباگ و لاگهای حساس بررسی کنید.
- راهنمای بنچمارک (repro scripts — internal) — برای انتشار عمومی نیاز به مجوز دارد
- فایل LICENSE (Proprietary)
- Current status: Proprietary — Not open source.
- مشارکت عمومی و pull-request در حال حاضر پذیرفته نمیشود؛ اما درخواست همکاری و مشارکت فنی بررسی خواهد شد.
- Run HumanEval / MBPP with fixed seed and sampling strategy (document every parameter).
- Measure Pass@1/5/10, mean throughput (req/s) and latency breakdown (tokenization/inference/post).
- Publish reproducible container (Docker + dataset snapshot) if/when numbers مجاز به انتشار شوند.
Thanks to the internal engineering, data and tooling teams driving product maturity and benchmark validation. Special acknowledgement to partner teams and early evaluators.
- Website: https://jumplander.org
- GitHub (docs only): https://github.com/jumplander-readme/JumpLander-Coder-32B