# PrismaCoder：通过分解式评分准则生成提升开放多模态代码能力

> 以代码与渲染结果的独立评分准则筛选数据并训练视觉代码模型，相关评测包括根据图像重建网页、图表和矢量图。

- 作者：Qiushi Sun; Jingyang Gong; Yang Liu; Qiaosheng Chen; Zhangyue Yin; Zixian Huang; Hanxu Hu; Jing Xiong; Fangzhi Xu; Haochen Tan; Haoli Bai; Lifeng Shang; Xiaoguang Li; Ben Kao; Qipeng Guo; Lingpeng Kong; Jiahui Gao
- 原标题：PrismaCoder: Pushing the Boundaries of Open Multimodal Code Intelligence through Decomposed Rubric Synthesis
- 发表载体：arXiv
- 发表状态：预印本
- 出版／提交日期：2026 年 10 月 14 日
- 日期依据：采用首次 arXiv 提交日期；未确立正式期刊或会议出版。
- arXiv 首次提交：2026 年 10 月 14 日
- arXiv：2610.20538
- 已复核的 arXiv 版本：v1
- DOI：10.48550/arxiv.2610.20538
- 来源复核于：2026-10-20
- 收录于：2026-10-20
- 原始论文：<https://arxiv.org/abs/2610.20538>
- PDF：<https://arxiv.org/pdf/2610.20538v1>
- 项目：<https://qiushisun.github.io/PrismaCoder-Home/>
- BibTeX：<https://awesomerea.org/papers/citations/paper-prismacoder.bib>
- 目录页面：<https://awesomerea.org/zh/papers/paper-prismacoder/>
- 记录 JSON：<https://awesomerea.org/papers/paper-prismacoder/record.json>
- 英文版：[English](https://awesomerea.org/papers/paper-prismacoder/index.md)

## 研究范围与局限

同时涵盖视觉重建与文本生成，裁判评分不证明行为等价。训练与评测部分共用裁判模型家族，人工检查使用 100 个样本；指令 n-gram 过滤不能排除所有预训练接触。

## 与本合集的关联

补充依据渲染结果进行重建的近期方法。

## 发表与复核说明

仍在进行中的工作。DataCite 已确认 DOI，arXiv 的待注册标记未同步。项目代码链接待发布，匿名数据集 API 返回 HTTP 401。已查模型文件清单包括 9B、35B-A3B-SFT，模型卡声明 MIT。

## 一手来源

1. <https://arxiv.org/abs/2610.20538v1>
2. <https://arxiv.org/html/2610.20538v1>
3. <https://api.datacite.org/dois/10.48550/arxiv.2610.20538>
4. <https://qiushisun.github.io/PrismaCoder-Home/>
5. <https://huggingface.co/collections/QiushiSun/prismacoder>
6. <https://huggingface.co/QiushiSun/PrismaCoder-9B/tree/d5743a565f9f9b55da0798c4636059074f21602a>
7. <https://huggingface.co/QiushiSun/PrismaCoder-35B-A3B-SFT/tree/e2df1e846cbfe5a2aebc860917b02c742007c62e>

## 关于此条目

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