原贴链接

大家好，

根据你们的个人经验，哪个大型语言模型最适合编码任务。

谢谢！

讨论总结

本次讨论主要围绕“最佳LLM用于编码任务”这一主题展开，参与者分享了各自在使用不同大型语言模型（LLM）进行编程任务时的经验和推荐。讨论中涉及了多个模型，包括Claude 3.5、DeepSeek V2.5、Codestral、Mistral Large等，以及这些模型在特定领域的优缺点。主要观点集中在模型的性能、成本效益、本地运行需求和高性能硬件配置等方面。总体氛围较为技术性和实用导向，参与者提供了丰富的个人经验和具体建议。

主要观点

  1. 👍 Claude 3.5 是编码任务的最佳 LLM

    • 支持理由：多个评论者推荐Claude 3.5，认为其在编码任务中表现出色。
    • 反对声音：部分评论提到Claude在某些领域的知识上有所欠缺。

  2. 🔥 DeepSeek V2.5 在成本效益上具有优势

    • 正方观点：DeepSeek V2.5 的低成本使得用户可以进行更多的实验和创新。
    • 反方观点：部分评论者提到DeepSeek在某些方面的性能不如其他模型。

  3. 💡 Codestral 是本地运行的最佳模型

    • 支持理由：Everlier提到Codestral是他本地运行的最佳模型，尽管其能力和知识更新程度较低。
    • 反对声音：评论者提到Codestral在Deno运行时方面的知识尤其落后。

  4. 🚀 高性能硬件是运行大型模型的关键

    • 支持理由：多个评论提到运行大型模型需要高性能硬件，如128 GB RAM和24 GB GPU。
    • 反对声音：部分评论者提到高性能硬件的成本较高，限制了模型的普及。

  5. 🌟 模型推荐多样化，各有优劣

    • 支持理由：讨论中涉及了多个模型，每个模型在特定情况下都有其优势。
    • 反对声音：部分评论者提到模型之间的比较较为复杂，难以确定单一的最佳模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 Everlier：Sonnet is probably the best out of these, but it often lags in knowledge in the areas I need, so others help with some additional.”

    • 亮点：强调了Sonnet在整体表现上的优势，但也指出了其在特定领域知识的不足。

  2. “🤔 DinoAmino：I assume you’re here asking about running models locally.”

    • 亮点：假设性提问，引导讨论方向，增加了讨论的针对性。

  3. “👀 LostMitosis：DeepSeek has the added advantage of being very cheap ($0.14/$0.28 Input/Output) meaning you can use it for all the crazy ideas and experiments without worrying about cost.”

    • 亮点：强调了DeepSeek在成本效益上的优势，鼓励用户进行更多的实验和创新。

  4. “💡 No_Key_7443：I use DeepSeek, now v 2.5, but with their API, the cost is really cheap.”

    • 亮点：分享了使用DeepSeek API的经验，强调了其低成本的优势。

  5. “🚀 Professional-Bear857：Locally deepseek v2.5, if you can fit it in, you would need 128gb ram and 24gb GPU for a useable quant.”

    • 亮点：详细说明了运行大型模型所需的硬件配置，增加了讨论的实用性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极和实用导向，参与者普遍分享了各自的使用经验和具体建议。主要分歧点在于不同模型在特定领域的优劣，以及高性能硬件的需求和成本问题。可能的原因包括不同用户的使用场景和需求差异，以及模型本身的性能和成本差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：高性能硬件在模型运行中的重要性可能会引发更多关于硬件配置和成本效益的讨论。
  • 潜在影响：随着更多用户分享使用经验和具体建议，可能会出现更多关于模型选择和优化的讨论，推动LLM在编码任务中的应用和发展。

详细内容：

标题：探索最佳的编码用语言模型

在 Reddit 上，有一个热门讨论帖询问：“根据大家的个人经验，哪款语言模型最适合编码任务？”该帖子获得了众多关注，引发了热烈的讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在各种语言模型的优劣比较。有人表示日常使用 Claude 3.5 Sonnet、Gemini Pro、Deep Seek V2 Coder 和 Mistral Large，认为 Sonnet 可能是其中最好的，但在某些所需知识领域存在滞后，其他模型能起到补充作用。有人提到 Codestral，并询问其知识是否跟得上最新情况。还有人认为 Deepseek(V2) coder 似乎是最好的，因为其具有价格优势，比如输入/输出的成本仅为 0.14 美元/0.28 美元，能让用户无需担心成本去尝试各种想法和实验。也有人指出 DeepSeek Coder v2 Lite 是最好的小型编码模型，而 CodeQwen1.5 虽然效果稍逊但更轻量和快速。

同时，有人提到如果无法在本地运行，Phind-405B 也是个不错的选择。有人使用 Cursor AI 搭配 gpt-4o 和 Claude 3.5-Sonnet 模型进行 AI 聊天，并表示与在网页上使用 Claude 3.5 相比，使用 Cursor 时遇到服务器过载的麻烦更少。

在这些讨论中，对于不同模型的评价存在差异，也存在一些共识。例如，大家普遍认为不同模型在不同方面各有优劣，需要根据自身需求和硬件条件进行选择。而像 DeepSeek 因其价格和性能的平衡受到了不少关注。

总的来说，这场关于最佳编码语言模型的讨论展示了用户们丰富的经验和多样的观点，为寻找适合自己的编码工具提供了有价值的参考。