原贴链接

被Mistral - Nemo 12b惊艳到了。我使用“Continue.dev”作为VS - Codium扩展有一段时间了，对于我的CPU推理来说，Mistral - Nemo 12b似乎是最佳选择。在我有限的搜索中，在遇到巨大的Llama 3.1 70b量化版本之前，我没有发现任何能打败它的东西，Llama 3.1 70b量化版本在我的系统上运行太慢以至于无法使用。在这两者之间有没有能与Mistral - Nemo相媲美的呢？

讨论总结

原帖作者对Mistral - Nemo 12b在CPU推理中的编码表现印象深刻，想知道在它和运行缓慢的Llama 3.1 70b quant之间是否有能与之匹敌的模型。评论者们积极回应，推荐了诸如Qwen 2.5 32B、Qwen coder 2.5 7b、Yi Coder 9B、DeepSeek - Coder - V2 236B、Codestral、Gama 27b等模型，还分享了一些模型的跑分情况、可能存在的问题（如Qwen 2.5 Coder 7B的幻觉问题）以及不同模型在特定场景下的表现，并且有部分关于电脑配置和模型推理的技术探讨。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5 32B跑分介于Llama 3 70B和Llama 3.1 70B之间，内存有限时更优
    • 支持理由：跑分数据和内存使用情况表明
    • 反对声音：无
  2. 🔥 推荐Qwen coder 2.5 7b可能符合原帖需求
    • 正方观点：可能是介于两者之间在编码方面表现较好的模型
    • 反方观点：无
  3. 💡 存在很多比Mistral - Nemo 12b编码能力更强的小模型
    • 解释：有许多编码基准测试可找到更好的模型，如Qwen2.5 Cider 7b等表现较好
  4. 🤔 Qwen2.5 14B、Mistral Small和Gemma 2 27B在编码方面可与Nemo 12B相媲美
    • 解释：评论者在自己的测试中得出该结论
  5. 😎 基准测试可能无法代表特定使用场景，应通过实际项目测试确定最适合自己的模型
    • 解释：不同模型在不同场景下表现不同，仅依赖基准测试不全面

金句与有趣评论

  1. “😂 Llama 3.1 70B: 58.6% > Qwen 2.5 32B: 54.1% > Llama 3 70B: 49.2% > Nemo 12B: 33.1% > Qwen 2.5 Coder 7B但我发现它产生幻觉太多”
    • 亮点：直观地给出了不同模型的跑分情况以及指出了Qwen 2.5 Coder 7B的问题
  2. “🤔 SeveralAd4533: Qwen coder 2.5 7b perhaps”
    • 亮点：简洁地给出可能符合原帖需求的模型
  3. “👀 有许多更小的模型 ，其编码能力可击败Nemo。”
    • 亮点：直接反驳原帖观点，提出存在很多更好的小模型
  4. “😏 对于我来说，在我的测试中，只有Qwen2.5 14B、Mistral Small和Gemma 2 27B在我的用例中，在编码方面能与Nemo 12B相媲美。”
    • 亮点：基于个人测试给出模型比较结果
  5. “💡 不要依赖可能无法代表您特定用例的基准测试，您可以在一两个项目中并排试用它们，然后自己决定哪一个最适合您。”
    • 亮点：强调了实践测试对于选择模型的重要性

情感分析

总体情感倾向为积极，大家都在积极分享自己所知道的模型相关知识来回应原帖的问题。主要分歧点在于对于原帖中Mistral - Nemo 12b在编码方面表现出色这一观点，有部分人认为存在很多比它编码能力更强的小模型。可能的原因是大家使用的数据源、测试场景和模型版本等不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型在特定功能（如IDA Pro脚本编写）方面的表现可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：有助于相关人员在选择编码模型时能有更多参考依据，促进模型优化和新模型开发以满足不同场景需求。

详细内容：

标题：寻找介于 Mistral-Nemo 12b 和 Llama 3.1 70b 之间的优质编码模型

在 Reddit 上，一则关于编码模型比较的讨论引起了广泛关注。原帖作者对 Mistral-Nemo 12b 大为赞赏，并表示在其有限的搜索中，尚未找到能超越它且规模小于 Llama 3.1 70b 的模型，询问是否存在这样的中间选项。该帖子获得了众多回复和大量的讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人提到 Qwen 2.5 32B ，认为在内存有限的情况下它会更出色，且非编码的 32B 版本在某些方面表现更好。还有人指出 Yi Coder Chat（9B）在编码方面超过了 Mistral-Nemo 12B。有人表示需要关注未来几个月编码模型的改进，例如 Claude Sonnet 自二月份以来的进展。 有人认为 Qwen 很出色，但 7b 版本不够可靠，希望阿里巴巴能调整其 14b 模型用于编码。也有人推荐了 Codestral 、DeepSeek-Coder-V2 等模型。 有用户分享道：“我主要使用 Qwen2.5 Cider 7b 。你用 Yi Coder 9b 和 Deepseek Coder Lite 也会有不错的结果。” 还有用户说：“对于我来说，只有 Qwen2.5 14B 、Mistral Small 和 Gemma 2 27B 在编码方面能与 Nemo 12B 相媲美。” 有人提到如果能承受 GitHub copilot 每月 10 美元的费用，其编码效果不错。但也有人表示这对其使用场景不适用。

总的来说，对于寻找介于 Mistral-Nemo 12b 和 Llama 3.1 70b 之间的优质编码模型，大家众说纷纭，各有推荐和看法，但也存在一些共识，即需要根据具体的使用场景和需求来选择适合的模型。未来编码模型的发展仍值得期待。