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我正在通过huggingface spaces使用qwen2.5-72b-instruct来辅助编码，效果非常惊人。在我看来，它似乎比Claude和chatgpt 4更好。这是否客观上是目前最强的编码模型？

https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct

讨论总结

本次讨论主要围绕Qwen2.5-72B-Instruct模型在编程领域的性能展开，涉及与其他模型如Claude、ChatGPT、Mistral Large 2等的比较。讨论中，用户分享了各自的使用体验，包括代码生成质量、上下文窗口的记忆能力以及在长对话中的表现。总体来看，Qwen2.5-72B-Instruct在某些方面表现出色，但也有用户指出其在复杂任务中不如Mistral Large 2。此外，讨论还涉及了模型的硬件需求、量化方法的选择以及对未来模型发展的期待。情感倾向总体积极，但也有对商业模型如ChatGPT的批评，认为其在处理任务时存在不足。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5-72B-Instruct在编程任务中表现出色
    • 支持理由：用户反馈其在代码生成和上下文记忆方面优于Claude和ChatGPT。
    • 反对声音：有用户认为在复杂任务中不如Mistral Large 2。
  2. 🔥 Claude在长对话和复杂编码任务中表现出色
    • 正方观点：用户认为Claude的上下文窗口和记忆能力在处理大型项目时尤为重要。
    • 反方观点：有用户对Claude的免费版本的使用限制表示不满。
  3. 💡 开源模型在某些方面已经超越了OpenAI的现有产品
    • 支持理由：用户认为开源模型如o1-preview在性能上已经超越了OpenAI的现有产品。
    • 反对声音：有人认为o1-preview只是预览版，实际生产版本可能会有所不同。
  4. 👀 Qwen2.5-72B-Instruct在处理复杂任务时不如Mistral Large 2
    • 支持理由：用户测试结果显示Mistral Large 2在处理复杂任务时表现更佳。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有用户期待Qwen2.5-32B-coder版本能超越72B版本。
  5. 💬 Qwen2.5-72B-Instruct在编程辅助方面表现出色
    • 支持理由：用户认为其在编程辅助方面已经足够优秀，可以与Claude和ChatGPT 4相媲美。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有用户强调模型适用性的重要性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Qwen is leading the race in the open model community at the moment! (And comes very close to the frontiers of the closed model community)”
    • 亮点：强调了Qwen在开放模型社区中的领先地位。
  2. “🤔 Love how "better than Claude" is the new "better than GPT 4". No sir, is not better than Claude.”
    • 亮点：幽默地指出了模型比较中的常见现象。
  3. “👀 I still cannot replace Mistral with Qwen2.5-72B, there are some coding tasks that I trust more when Mistral does them.”
    • 亮点：指出了Mistral在某些编程任务中的优势。
  4. “😂 There isn’t an "objective" "best" at "coding" but if it’s the best for your specific needs, great.”
    • 亮点：强调了模型适用性的重要性。
  5. “🤔 Betteridge’s Law of Headlines applies here”
    • 亮点：幽默地指出了标题中的潜在答案。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户对Qwen2.5-72B-Instruct模型的表现给予了高度评价，尤其是在编程辅助和代码生成方面。然而，也有用户对商业模型如ChatGPT和Claude的某些限制表示不满，认为其在处理任务时存在不足。此外，用户对开源模型的性能表示认可，认为其在某些方面已经超越了OpenAI的现有产品。

趋势与预测

  • 新兴话题：开源模型与商业模型之间的竞争，以及模型在编程任务中的实际应用效果。
  • 潜在影响：随着开源模型的不断发展，可能会对商业模型市场产生一定冲击，尤其是在编程辅助工具领域。未来可能会有更多用户转向开源模型，以获得更高的性价比和更灵活的使用体验。

详细内容：

《Reddit 热议：Qwen2.5:72b 能否成为最强编码模型？》

在 Reddit 上，一则关于“Is qwen2.5:72b the strongest coding model yet?”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。原帖作者称使用 qwen2.5-72b-instruct 进行编码时效果惊人，至少对自己的用途而言优于 Claude 和 chatgpt 4，并询问它是否客观上是最强的编码模型，同时提供了相关链接：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct 。这一话题引发了关于不同编码模型性能比较的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有人认为 Qwen2.5 与 Sonnet 3.5 在编码方面处于同一水平，对于一个开放模型且只有 72b 来说相当出色，同时指出 32B 版本在性能上也很接近 72b 版本。还有人表示目前 Qwen2.5 优于 Llama 3.2，Qwen 在开放模型社区中处于领先地位。

有用户分享了自己运行不同模型的硬件配置和性能情况，比如[Dundell] 提到：“我运行了 Qwen 72B 4.0bpw Exllamav2 @ 32k 上下文在 4 个 RTX 3060 12GB 显卡（每个限制 100w）上，以及 Qwen 32B Q4K_M Ollama @ 14k 上下文在一个 P40 24GB 显卡（限制 150w）上。72B 的速度为 15 t/s，32B 的速度为 9.2 t/s。我为自己和小型开发团队制作了一个自定义网站 UI 来加载它们。说实话，我经常会忘记正在使用哪个模型，因为它们的性能非常接近。”

一些有趣的观点也不断涌现，比如[xenstar1] 提出：“为什么你们总是关心硬件。openrouter、hyperbolic 和许多提供商的价格是每百万令牌 0.4 美元。”

关于 Qwen2.5 与其他模型的比较，观点不一。有人认为它不如 Claude，有人则觉得在不同的编码任务中，Claude、ChatGPT 和 Qwen 生成的代码没有太大区别，还有人指出 Claude 在长对话中表现出色，而 ChatGPT 在 UI 方面表现较好但在大型代码上表现不佳。

有人提到在处理大型编码项目时，模型的内存和有用的上下文窗口被严重低估。

对于是否存在客观的“最强编码模型”，大家看法各异。有人觉得不同模型在不同方面各有优势，已经接近难分伯仲的程度；也有人认为仍存在差距，还需继续观察。

总之，Reddit 上关于 Qwen2.5:72b 是否是最强编码模型的讨论热烈且观点丰富，让我们对当前的编码模型有了更全面的了解。但究竟哪个模型最强，或许还没有一个确定的答案，取决于具体的使用需求和场景。