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我知道有基准测试，但那些只是粗略的参考。我想听听实际经常在工作中使用这些模型的人的意见。

寻找整体最佳的模型 - 不是针对特定语言或任务。

讨论总结

本次讨论围绕在Hugging Face Hub上寻找最佳编码模型展开，涵盖了从性能评估到硬件需求的多个方面。参与者们分享了他们在实际工作中使用不同模型的经验，讨论了如DeepSeek Coder v2、GGUF Q4_K_M quant、Sonnet 3.5等模型的优缺点。话题涉及模型的适应性、自我认知、硬件兼容性以及成本效益等。此外，讨论还触及了模型的量化、本地运行与云服务的比较，以及模型在编程效率提升中的作用。整体氛围积极，用户们提供了丰富的实际案例和有价值的见解。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek Coder v2
    • 支持理由：强大的模型，但需要高性能硬件。
    • 反对声音：运行在高量化环境下可能存在挑战。
  2. 🔥 GGUF Q4_K_M quant
    • 正方观点：优化数据放置后，性能显著提升。
    • 反方观点：需要较大内存和显存。
  3. 💡 Sonnet 3.5
    • 解释：在适应性和自我认知方面表现出色。
  4. 🚀 Mistral Large 2 Instruct 2407
    • 解释：在某些基准测试中优于其他模型，适合资源有限的用户。
  5. 🌟 DeepSeek v1 finetune系列
    • 解释：在48GB VRAM限制下表现最佳，适合普通用户。

金句与有趣评论

  1. “😂 DeepSeek Coder v2, but good luck running it at a reasonable quant!”
    • 亮点：反映了高性能模型在实际应用中的挑战。
  2. “🤔 Mistral Large 2 Instruct 2407 codes very well, better than Deepseek v2 236b in some benchmarks.”
    • 亮点：提供了模型性能的直接比较。
  3. “👀 Not local but I use Deepseek coder v2 with the API. It’s crazy cheap, $2 plus VAT gives you 7.14M tokens.”
    • 亮点：突出了模型的成本效益。

情感分析

讨论总体上积极向上，用户们分享了各自的实际使用经验和对不同模型的看法。争议主要集中在模型的性能与硬件需求之间的平衡，以及如何在有限的资源下选择最合适的模型。用户们普遍对模型的性能和成本效益表示满意，但也期待更多的优化和改进。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化技术的进一步发展可能会使更多高性能模型在普通硬件上运行成为可能。
  • 潜在影响：随着模型性能的提升和成本的降低，编码模型的应用将更加广泛，可能进一步推动编程效率的提升和开发成本的降低。

详细内容：

标题：Reddit上关于Hugging Face Hub最佳编码模型的热门讨论

在Reddit上，一则题为“[August 2024] What’s the best coding model available on the Hugging Face Hub right now?”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多用户的热烈讨论，评论数众多。

帖子中，发帖人表示虽然知道有相关基准，但更想听听实际工作中频繁使用这些模型的人的意见，且希望找到综合表现最佳的模型，而非针对特定语言或任务。

讨论焦点主要集中在多个模型的性能比较上。有人推荐DeepSeek Coder v2，但提到运行时量化存在挑战；有人指出GGUF Q4_K_M在资源配置上的优化；还有人认为Sonnet 3.5在很多方面表现出色。

有用户分享道：“作为一名长期从事编码工作的开发者，我亲身尝试了多种模型。比如DeepSeek Coder v2 Lite (Q8)，在过去一两个月的使用中效果甚佳，在我的nvidia 4090上运行速度能达到约90 tokens/s。”

同时，也有不同声音。比如有人认为某些模型存在诸如冻结和响应时数据卸载的问题。

关于模型与Claude的比较也引发了热议。有人觉得Claude好用，但涉及机密或政府代码时则倾向于选择非云服务的开源模型。

在众多观点中，也有共识存在，比如大家普遍关注模型的运行效率和适用性。

特别有见地的观点如：“大多数程序员并非且可能不想成为人类版的API和调用约定百科全书，AI能快速提供相关细节的总结，节省了大量时间。”

总的来说，这场讨论展示了大家对于寻找最佳编码模型的热情和探索，为编码领域的从业者提供了丰富的参考和思考。