数据集

Kimi-K3-Codex

AletheiaResearch/Kimi-K3-Codex

查看上游原文 ↗
上游访问:公开 本站服务:可咨询 内容检查:AI 辅助整理并检查 许可证:上游卡片未声明 上游版本:600f932c2f5a

中文简介

AletheiaResearch/Kimi-K3-Codex 是 AletheiaResearch 在 Hugging Face 发布的数据集仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 600f932c2f5a,同步到 7 个文件,文件元数据合计 21.34 MB;访问状态为“公开”,许可证字段为“上游卡片未声明”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

在 Hugging Face 查看原文 ↗

【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 AletheiaResearch/Kimi-K3-Codex 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
AletheiaResearch/Kimi-K3-Codex 是 AletheiaResearch 在 Hugging Face 发布的数据集仓库,当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 600f932c2f5a,同步到 7 个文件,文件元数据合计 21.34 MB;访问状态为“公开”,许可证字段为“上游卡片未声明”。

【适用方向】
适合评估代码生成、仓库级理解、软件工程智能体和开发辅助流程。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分,避免只依据仓库名称判断数据质量。

【版本与规格】
固定版本:600f932c2f5a。 任务标签:文本生成与推理。 数据集卡名称:Kimi-K3 Codex traces。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-19。

【文件信息】
上游 API 返回 7 个文件,文件元数据合计 21.34 MB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.jsonl 5 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:rollout-2026-07-19T17-56-55-019f7b86-215e-7c10-b072-46d0e8fd4384.jsonl(6.01 MB);rollout-2026-07-19T17-44-09-019f7b7a-6f41-7c83-8dbf-a682a13c59ff.jsonl(3.20 MB);rollout-2026-07-19T17-44-09-019f7b7a-6f40-76e0-a8c3-49e459aba89c.jsonl(2.00 MB)。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 21.34 MB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 25.60 MB 可用磁盘;实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本,正式处理前应以完整文件清单重新测算。

【使用边界】
上游卡片没有提供明确许可证字段,下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

This dataset was generated using teich by TeichAI Kimi-K3 Codex traces This directory contains raw agent trace files generated by teich. JSONL files: 5 Model metadata: `moonshotai/kimi-k3` Training-ready tools Generated agent traces carry configured or recovered tool schemas so tools remain available for training even when a session did not call them. Native Claude Code imports recover schemas for Claude Code and Claude Desktop built-ins, plus conservative name-derived MCP schemas, when the raw transcript only records tool names or calls. A complete dataset-level `tools` schema snapshot is embedded in the collapsed section at the bottom of this README. `load_traces` applies the dataset snapshot to each loaded example as a fallback `tools` field. Format Each file is newline-delimited JSON representing a single captured agent session. The trace schema is designed for upload-first preservation so you can keep the original session history and convert it later for training. Teich normalizes split assistant fragments during trace copy and conversion so the semantic order is reasoning first, optional assistant text second, and tool calls last. Native Claude Code conversion also preserves runtime context such as skills, MCP instructions, hook context, permission state, date changes, and session recaps as masked `system` messages when the raw transcript provides them. Common top-level event groups: `session_meta` `turn_context` `event_msg` `response_item` `session` `message` `session_info` `model_change` `thinking_level_change` `external_session_meta` `external_message` `external_stderr` Example Training Use this dataset as `AletheiaResearch/Kimi-K3-Codex` with Teich's data preparation and training utilities. If you do not want Teich to handle chat-template formatting or masking, run `teich convert` to write standalone OpenAI-style JSONL rows with `prompt`, `messages`, `tools`, and `metadata`. Training setup details evolve over time, so the maintained guide lives in the Teic

公开页仅展示原文摘录;完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合评估代码生成、仓库级理解、软件工程智能体和开发辅助流程。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分,避免只依据仓库名称判断数据质量。

规模与格式

固定版本:600f932c2f5a。 任务标签:文本生成与推理。 数据集卡名称:Kimi-K3 Codex traces。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-19。

文件说明

上游 API 返回 7 个文件,文件元数据合计 21.34 MB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.jsonl 5 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:rollout-2026-07-19T17-56-55-019f7b86-215e-7c10-b072-46d0e8fd4384.jsonl(6.01 MB);rollout-2026-07-19T17-44-09-019f7b7a-6f41-7c83-8dbf-a682a13c59ff.jsonl(3.20 MB);rollout-2026-07-19T17-44-09-019f7b7a-6f40-76e0-a8c3-49e459aba89c.jsonl(2.00 MB)。

上游文件元数据

  • .gitattributes2.45 KB
  • README.md6.47 KB
  • rollout-2026-07-19T17-44-09-019f7b7a-6f40-76e0-a8c3-49e459aba89c.jsonl2.00 MB
  • rollout-2026-07-19T17-44-09-019f7b7a-6f41-7c83-8dbf-a682a13c59ff.jsonl3.20 MB
  • rollout-2026-07-19T17-44-09-019f7b7a-7146-7851-b435-8b6dc7591db1.jsonl302.07 KB
  • rollout-2026-07-19T17-56-55-019f7b86-215e-7c10-b072-46d0e8fd4384.jsonl6.01 MB
  • rollout-2026-07-19T18-23-45-019f7b9e-b00f-7950-b307-1d4605c90ae1.jsonl613.74 KB

硬件建议

仓库文件元数据合计 21.34 MB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 25.60 MB 可用磁盘;实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本,正式处理前应以完整文件清单重新测算。

注意事项

上游卡片没有提供明确许可证字段,下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件,并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下,协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付;本官网本身不托管或下载资源文件。

第三方资源声明

本页面为橙子AI科技基于固定版本上游卡片整理的中文信息与服务说明,不代表资源作者或平台官方页面。实际许可、访问和使用条件以上游原文为准。