原贴链接

https://huggingface.co/collections/01-ai/yi-coder-66bdb00f5bdd611f9a008f30

讨论总结

本次讨论主要围绕新发布的 Yi-Coder 模型（9B 和 1.5B）进行，涵盖了模型的性能、适用场景、与其他模型的比较（尤其是与 DeepSeek 和 Qwen 7B Coder），以及在不同硬件上的推理速度和质量问题。讨论中涉及了模型的比较对象选择、性能担忧、合理对比、惊讶性能等多个方面，同时也包括了对新模型的期待和赞赏。

主要观点

  1. 👍 新发布的 Yi-Coder 模型没有与最新的 DeepSeek 版本进行比较，而是与旧版本进行比较。

    • 支持理由：许多近期发布的模型都没有与最新的 DeepSeek 进行比较，这令人困惑。
    • 反对声音：选择相似规模的模型进行比较是合理的。

  2. 🔥 DeepSeek V2 Coder Lite 16B 在笔记本电脑上进行编码任务的推理表现出色。

    • 正方观点：DeepSeek V2 Coder Lite 是 CPU 推理的最佳编码模型。
    • 反方观点：Yi-Coder 9B 在这方面表现较慢。

  3. 💡 Yi-Coder 9B 可能在代码完成任务上取代 Qwen 7B Coder。

    • 解释：尽管 DeepSeek 的原始版本已经有一段时间，但用 10B 模型与 33B 模型进行比较仍然具有挑战性。

  4. 👍 新发布的 Yi-Coder 模型在基准测试中表现出色。

    • 支持理由：基于基准测试结果，这些模型看起来非常令人印象深刻。
    • 反对声音：模型的比较对象选择存在问题，应与更强大的模型进行对比。

  5. 🔥 Yi-Coder 模型与 Codestral 的比较引起关注。

    • 正方观点：LM Studio 是首批实现 GGUF 的社区之一。
    • 反方观点：对 mradermacher’s imatrix quants 的问题提出疑问。

金句与有趣评论

  1. “😂 Is it just me or they don’t compare against latest deepseek but old one?”

    • 亮点：对模型比较对象的质疑，反映了讨论中的主要争议点。

  2. “🤔 Lots of recent releases don’t compare against the latest deepseek and I honestly do not know why.”

    • 亮点：对模型比较标准的普遍困惑，引发了对行业标准的讨论。

  3. “👀 DeepSeek V2 Lite 16B is still my go-to for laptop inference for coding tasks.”

    • 亮点：对 DeepSeek 模型的持续赞赏，显示了其在特定场景下的优势。

  4. “😂 This is very interesting. I wonder how it compares to Codestral.”

    • 亮点：对新模型与现有模型的比较兴趣，激发了进一步的技术讨论。

  5. “🤔 Yi is my hero.”

    • 亮点：对 Yi-Coder 模型的个人情感表达，增加了讨论的情感色彩。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数评论者对新发布的 Yi-Coder 模型表示赞赏和期待。然而，也存在一些担忧和质疑，主要集中在模型的比较对象选择和性能表现上。这些分歧主要源于对模型性能的不同预期和评价标准。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于 Yi-Coder 模型与其他先进模型的详细比较和性能测试。
  • 潜在影响：新模型的发布可能会推动编码模型领域的技术进步和标准制定。

详细内容：

标题：新 Yi-Coder 模型引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，一则关于新 Yi-Coder 模型（9B 和 1.5B）的帖子引起了众多关注。该帖子提供了相关模型的链接：https://huggingface.co/collections/01-ai/yi-coder-66bdb00f5bdd611f9a008f30 ，吸引了大量的讨论，评论众多。

讨论的焦点主要集中在新 Yi-Coder 模型与其他同类模型的性能比较上。有人质疑为何新模型不与最新的 DeepSeek 进行对比，而只是和旧版比较。有用户表示，很多新发布的模型都不与最新的 DeepSeek 对比，不知道原因何在。还有用户认为，DeepSeek V2 Lite 16B 在笔记本电脑进行编码任务的推理方面表现出色，而 Yi Coder 9B 与之相比质量稍逊。但也有人认为 Yi 模型一直表现不错，比如有人提到 Nous-Capybara Yi 34b 曾是最好的 RAG 模型之一。

对于模型的性能评估标准，也存在不同看法。有用户认为选择用于比较的模型和基准存在问题，比如不明白为何不将 9B 的密集模型与 16B 的 DeepSeek MoE 进行对比。也有人觉得应该根据模型的规模进行合理比较。

在讨论中，有人提到新 Yi-Coder 模型在某些方面存在一些小瑕疵，比如在响应中会加入广告，在处理简单脚本时给出的结果不太理想。但也有人认为从基准测试来看，新模型的表现相当出色，甚至可能成为某些用户的新选择。

这场关于新 Yi-Coder 模型的讨论仍在继续，大家都在期待更多的测试结果和实际应用表现，以更全面地评估其性能和价值。