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我一直在使用Qwen 2.5 35B进行编程任务。自从使用以来，我再也没有找过Chat GPT。只用Sonnet 3.5进行规划。它在本地运行，有助于调试。生成的代码质量很好。我不必再处理Chat GPT或Sonnet的限制。我对它的指令遵循和JSON输出生成能力也印象深刻。感谢Qwen团队

编辑：我正在使用

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讨论总结

Reddit 用户对 Qwen 2.5 在编程任务中的表现进行了广泛讨论，主要集中在其代码生成、调试、本地运行、指令遵循和 JSON 输出生成能力上。用户普遍认为 Qwen 2.5 在这些方面表现出色，优于 Chat GPT 和 Sonnet 3.5。讨论中还涉及了与其他模型（如 Deep Seek、Mistral）的比较，以及硬件配置对模型性能的影响。此外，用户对 Qwen 2.5 的指令遵循和 JSON 输出生成功能表示赞赏，并对其在不同编程语言和环境下的适用性进行了探讨。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5 在编程任务中表现出色

    • 支持理由：用户普遍认为 Qwen 2.5 在代码生成和调试方面优于 Chat GPT 和 Sonnet 3.5。
    • 反对声音：部分用户认为 Deep Seek 在某些方面表现更佳。

  2. 🔥 Qwen 2.5 的本地运行特性

    • 正方观点：本地运行有助于调试，避免了在线服务的限制。
    • 反方观点：部分用户认为本地运行需要更高的硬件配置。

  3. 💡 Qwen 2.5 的指令遵循和 JSON 输出生成功能

    • 解释：用户对 Qwen 2.5 的指令遵循和 JSON 输出生成功能表示赞赏，认为这些功能提高了编程效率。

  4. 🚀 硬件配置对模型性能的影响

    • 解释：讨论中涉及了硬件配置对 Qwen 2.5 性能的影响，用户分享了各自的硬件配置和使用经验。

  5. 🤔 与其他模型的比较

    • 解释：用户对 Qwen 2.5 与其他模型（如 Deep Seek、Mistral）进行了比较，讨论了各自的优缺点。

金句与有趣评论

  1. “😂 Qwen 2.5 35B 在编程任务中表现出色，用户不再依赖 Chat GPT。”

    • 亮点：突出了 Qwen 2.5 在编程任务中的优势。

  2. “🤔 Qwen 2.5 在本地运行，有助于调试，并能生成高质量的代码，避免了 Chat GPT 和 Sonnet 的限制。”

    • 亮点：强调了 Qwen 2.5 的本地运行特性和代码生成能力。

  3. “👀 Qwen 2.5 的指令遵循和 JSON 输出生成功能令人印象深刻。”

    • 亮点：突出了 Qwen 2.5 在指令遵循和 JSON 输出生成方面的优势。

  4. “😂 Deep seek still wins to me at less points but everyone’s world is different so I will always bound a few in to see where they go good and bad.”

    • 亮点：表达了用户对不同模型性能的个人看法和比较。

  5. “🤔 如果 Qwen 2.5 能够有效工作，将会非常酷。”

    • 亮点：表达了用户对 Qwen 2.5 性能的期待。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，用户普遍对 Qwen 2.5 在编程任务中的表现表示赞赏。主要分歧点在于与其他模型（如 Deep Seek、Mistral）的比较，部分用户认为其他模型在某些方面表现更佳。可能的原因是每个用户的需求和使用场景不同，导致对不同模型的评价存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen 2.5 32B-coder 版本的发布可能会引发更多讨论，用户对其性能和功能充满期待。
  • 潜在影响：Qwen 2.5 在编程任务中的出色表现可能会推动更多开发者采用该工具，进一步优化和提升其性能。

详细内容：

标题：关于 Qwen 2.5 在编码方面的热门讨论

近日，Reddit 上有一篇关于 Qwen 2.5 在编码方面表现的帖子引发了热烈讨论。原帖作者表示一直在使用 Qwen 2.5 35B 进行编码任务，称赞其本地运行、有助于调试、生成优质代码，且不受 Chat GPT 或 Sonnet 3.5 的使用限制，对其指令遵循和 JSON 输出生成能力印象深刻。此帖获得了众多关注，评论数众多，引发了关于 Qwen 2.5 与其他模型在编码方面的比较和讨论。

在讨论中，观点各异。有人称在自己的 Debian 盒子上使用 32B 结合特定工具效果出色；有人询问关于代码完成的支持问题；也有人探讨不同模型在不同语言和任务中的表现。

有用户分享道：“我使用 A40(45GB)/3090ti(24GB)。VLLM 提供 Open AI 兼容的 API。我用 Claude 构建了一个简单的 HTML 前端，效果类似于 Chat GPT。”

对于 Qwen 2.5 的表现，有人认为它在某些方面超越了其他模型，如有人因 Qwen 而取消了 Claude 的订阅；但也有人表示在自己的测试中，其他模型如 Sonnet 表现更好。

讨论中的共识在于大家都在积极探索和比较不同模型在编码任务中的实际效果。

然而，争议点也不少。比如，不同用户对于 Qwen 2.5 与其他模型的优劣评价存在较大差异，有人觉得它在特定任务中表现出色，有人则认为其表现不如预期。

总的来说，关于 Qwen 2.5 在编码方面的讨论展现了用户对于模型性能的高度关注和多样的使用体验，为开发者和使用者提供了丰富的参考和思考。