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我尝试了几个与 Continue（我目前选择的 VSCode IDE AI 助手扩展）搭配的模型。它们的大小各不相同，我用它们来帮助处理多种语言和框架 - Python、Javascript、Node、HTML、HTMX、ServiceWorkers、CSS、SQL 等。

模型越大，性能越慢，因为我必须等待模型接收 Continue 扩展的输入，然后生成输出并渲染等。当你处于流畅状态时，等待会变得令人沮丧。

这个周末我开始使用 Yi-Coder 9B，效果非常好！由于模型尺寸小，结果非常迅速，并且它经过 150 种语言的训练，因此是一个非常有帮助的助手。到目前为止我非常喜欢它，所以想分享给正在寻找可靠搭配的人。它已经取代了 Codestral 和 Mixtral！

它也应该适用于 Cursor 和其他使用本地模型的扩展。我使用 Ollama 来提供模型。

Yi-Coder: https://github.com/01-ai/Yi-Coder

讨论总结

本次讨论主要围绕 Yi-Coder 9B 模型的性能、适用性和与其他代码助手模型的比较展开。参与者们分享了各自的使用体验，讨论了模型大小与性能之间的关系，以及模型在不同语言和框架中的表现。讨论中还涉及了模型微调的成本问题、硬件需求和延迟问题，反映了用户对高效、低延迟代码助手的需求。总体而言，讨论氛围积极，用户对 Yi-Coder 9B 的性能表示满意，但也期待未来能有更智能、更高效的模型出现。

主要观点

  1. 👍 Yi-Coder 9B 的性能可能不如 DeepSeek Coder V2 Lite
    • 支持理由：有基准测试结果支持这一观点。
    • 反对声音：实际使用中 Yi-Coder 9B 表现出色。
  2. 🔥 模型的量化版本（如 q2 quant）可能不如 Yi-Coder 的 q4 版本
    • 正方观点：q4 版本在性能上更优。
    • 反方观点：q2 版本可能在资源使用上更高效。
  3. 💡 编码模型未针对特定语言微调，可能是因为成本问题
    • 解释：混合语言训练可能提高每种语言的性能。
  4. 👍 Yi-Coder 9B 在 Humaneval 评分上优于 CodeGeex4
    • 支持理由：有具体评分数据支持。
    • 反对声音：CodeGeex4 速度快，但效果不如 Codestral。
  5. 🔥 需要购买高性能显卡（3090）以支持模型运行
    • 正方观点：高性能显卡能提供更好的模型运行体验。
    • 反方观点：硬件成本较高，可能限制部分用户的使用。

金句与有趣评论

  1. “😂 You don’t need the large model - just the lite version! It’s only 14-17GB.”
    • 亮点：强调了轻量级模型在性能和资源使用上的优势。
  2. “🤔 For now, very impressed with Yi-Coder based on using it constantly for a few days in practical usage while working on my app.”
    • 亮点：实际使用体验证明了 Yi-Coder 的实用性。
  3. “👀 Why are the coding models not finetuned to a specific language (other then the SQL ones)? I’d think a model for each language would be more efficient?”
    • 亮点：提出了模型微调的必要性和潜在的性能提升。
  4. “😂 It’s okay I need to buy a 3090 lol”
    • 亮点：幽默地表达了高性能硬件的必要性。
  5. “🤔 Curious what your threshold is for latency that doesn’t break flow.”
    • 亮点：关注了延迟问题对工作效率的影响。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户对 Yi-Coder 9B 的性能表示满意，但也存在一些争议点，如模型大小与性能的关系、硬件需求和延迟问题。主要分歧点在于不同用户对模型性能和资源使用的不同需求，以及对未来模型发展的期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型微调和特定语言适应性的讨论可能会引发后续的深入讨论。
  • 潜在影响：随着代码助手模型的不断发展，未来可能会出现更智能、更高效的模型，进一步优化开发者的编码体验。

详细内容：

标题：关于 Yi-Coder 与其他编程模型的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于 Yi-Coder 与其他编程模型的帖子引发了热烈关注。该帖子介绍了作者在使用 Continue 扩展时尝试的多种模型配对，并重点称赞了 Yi-Coder 9B 的出色表现，称其因体积小而响应迅速，且能应对多种语言，还提到它可能适用于 Cursor 等其他扩展。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论焦点与观点分析：

关于 Yi-Coder 与 DeepSeek Coder V2 Lite 的比较，有人认为 DeepSeek Coder V2 Lite 的表现不如 Yi-Coder，但其基准测试显示 Yi-Coder 仅稍领先于一年前的 DeepSeek Coder V1。也有人表示尝试过 DeepSeek Coder V2 Lite 后觉得其专家模型太小，不如 Codestral 和 CodeQwen1.5 敏锐。

在硬件配置方面，有人因只有 12GB VRAM 而对某些模型的运行表示担忧，也有人指出即使只有 8GB VRAM，在系统内存的支持下仍能以可用速度运行。

对于不同模型的比较方式，有人尝试了多种模型后最终选择了 DeepSeek Coder，因其结果可靠、推理速度快且 VRAM 使用率低。还有人提到 CodeGeex4 并表示将对其进行测试。

关于模型是否应针对特定语言进行微调，有人认为这样做成本较高，也有人认为多种语言混合可能反而能提升每种语言的性能。有人甚至表示即使只针对 2 - 3 种语言进行微调也是值得的。

有人好奇对于不影响工作流程的延迟阈值是多少，还有人指出开发者称 Yi-Coder 在 inline 建议方面表现不佳，但也有人表示主要通过聊天面板进行操作，尚未大量使用 inline 建议，期待其后续更新。

总的来说，这次讨论展示了大家对于不同编程模型的多样看法和深入思考，为开发者和使用者提供了丰富的参考。