由于这是一个相对较新的模型，且自动补全功能在封闭的Copilot类工具之外并不太受欢迎，因此关于新Qwen 2.5 Coder的表现信息不多，除了一些基准测试（但这些测试并不能完全展现其能力）。我使用qwen2.5-coder:7b-instruct-q4_K_M配合ContinueDev插件在IntelliJ中进行了几天测试，补全效果远超其他本地模型——常常被称赞的DeepSeek-Coder-v2-lite相比之下显得很差，尤其是在上下文长度增加时。我现在可以轻松使用巨大的（数千个token）上下文，这个模型处理得非常好，而其他模型在考虑更多信息时似乎存在问题，尽管它们的上下文窗口也达到了128k。最大的区别在于Qwen如何很好地延续我的代码风格，且幻觉问题大大减少。
这对我是 game changer，因为这是第一次我无法区分由Copilot和Qwen 2.5 Coder生成的代码质量，我迫不及待想试试32b模型。
顺便说一下，当前IntelliJ插件版本不支持这个模型，所以我不得不在标签补全选项中覆盖模板：
"template": "<|fim_prefix|>{{{ prefix }}}<|fim_suffix|>{{{ suffix }}}<|fim_middle|>"
请注意，在这种情况下使用指令模型不是错误，对于Qwen来说，指令模型是经过适当控制token和FIM支持微调的模型，基础模型无法工作，所以尝试时不要犯我犯过的错误。留下更多信息以便人们更容易找到。
当然，说到小型模型的纯智能，它们仍然无法与llama 3.1 70b相比，但对于自动补全任务来说，这绝对是正确的工具。
我正在等待建议，希望找到适合本地推理的合理参数数量模型（理想情况下低于70b）。
讨论总结
帖子主要介绍了Qwen 2.5 Coder 7b模型在代码自动补全方面的出色表现，特别是其在处理大上下文和风格一致性方面的优势。评论区用户分享了各自的体验和见解，包括与其他模型的对比、配置方法、性能评估以及对官方文档的质疑。整体讨论氛围积极，但也有一些用户对模型的实用性和文档准确性提出了疑问。
主要观点
- 👍 Qwen 2.5 Coder 7b在自动补全方面表现优异
- 支持理由：处理大上下文能力强，风格一致性高， hallucinations减少。
- 反对声音：部分用户质疑其与更大模型的性能差异。
- 🔥 模型配置和使用方法的探讨
- 正方观点：有用户提供了详细的配置步骤和插件使用建议。
- 反方观点：部分用户认为文档不完善，配置较为复杂。
- 💡 与CodeStrela 22b等模型的对比
- 支持理由：Qwen 2.5 Coder在特定场景下表现更优。
- 反对声音：有用户认为更大模型在性能上更胜一筹。
- 🚀 小型模型的实用性和速度优势
- 支持理由：即使在1.5b版本下也有良好表现，速度快。
- 反对声音：智能程度不及大型模型。
- 📚 对官方文档和示例的质疑
- 支持理由：有用户指出文档与实际使用不符。
- 反对声音：建议重新检查并与官方文档对比。
金句与有趣评论
- “😂 对于短补全任务（即最多 64 tokens），大部分时间用于处理上下文，所以使用 Q8 版本最终仅比 Q4 慢约 5%。”
- 亮点：简洁明了地解释了版本选择的理由。
- “🤔 Qwen’s own examples and documentation seems to completely disagree with your stated fill-in-middle observation.”
- 亮点：直接指出文档与实际使用的矛盾。
- “👀 I’ve just tried a bunch off codegemma 7b variants and they massively underperform the 22b codestral model, to the point of producing absolute garbage.”
- 亮点：生动形象地描述了性能差异。
- “🚀 Even the 1.5b version is pretty good. I use that because speed speed speed.”
- 亮点：强调速度在模型选择中的重要性。
- “🌟 I am also very impressed by its capabilities relative to its size.”
- 亮点：对小模型强大功能的赞赏。
情感分析
总体情感倾向积极，多数用户对Qwen 2.5 Coder 7b的表现表示认可，特别是在自动补全方面的优势。主要分歧点在于与更大模型的性能对比以及对官方文档的质疑。积极情绪主要源于模型在实际应用中的高效表现，而负面情绪则来自于对文档准确性和模型实用性的怀疑。
趋势与预测
- 新兴话题：Qwen 2.5 Coder与其他大型模型的详细对比，特别是CodeStrela 22b。
- 潜在影响：可能会推动更多开发者关注和采用Qwen 2.5 Coder，特别是在需要高效自动补全的场景中。
详细内容：
《Qwen 2.5 Coder 7b 模型在自动补全领域表现引发热议》
近日，Reddit 上一篇关于 Qwen 2.5 Coder 7b 模型用于自动补全的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多用户的参与和讨论，点赞数和评论数众多。
原帖作者表示使用 qwen2.5-coder:7b-instruct-q4_K_M 与 IntelliJ 的 ContinueDev 插件配合几天后，发现其自动补全效果远超其他本地模型，尤其是在处理大上下文长度时表现出色，并且代码生成效果与 Copilot 难分伯仲，期待 32b 模型的发布。同时还分享了 IntelliJ 插件版本不支持此模型时的模板覆盖方法。
讨论焦点主要集中在以下几个方面：
有人在 Neovim 开发设置中使用 qwen2.5-7b-coder-q8_0.gguf 进行 C++编程，认为效果不错，并分享了参数设置。有人指出 Qwen 的文档对使用模型的说明不够清晰，容易产生误解。还有人好奇 OpenRouter 何时会托管此模型。
有人表示自己在尝试基础模型时遇到了生成过多代码的问题，也有人提到在 GitHub 相关仓库和 continuedev 中都有人反映基础模型存在问题，而 instruct 模型能正常工作。有人就模型的文档说明与实际使用情况的差异提出疑问。
不少人分享了获取更多信息的途径和设置的建议，比如 Qwen 在 GitHub 上有示例，以及详细介绍了 IntelliJ 与 Continue.dev 插件、Ollama 的配合使用方法和相关配置。
有人将 Qwen 2.5 与其他模型进行比较，比如 CodeGemma 7b、codestral 22b 等，探讨其性能优劣。还有人指出即使是 1.5b 版本也表现不错，以及 Qwen 2.5 Coder 模型在 CLion 中的使用情况等。
在这场讨论中，大家对于 Qwen 2.5 Coder 7b 模型在自动补全领域的表现各抒己见，为开发者们提供了丰富的参考和思考。但关于模型的使用和性能评价，仍存在一些争议和待明确的地方，有待更多的实践和探索来给出更准确的结论。
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