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我只是想问一下，大家在本地使用什么大型语言模型（LLM）呢？我目前正在试用Qwen2.5 Coder 7B，到目前为止，它似乎速度非常快，而且相当准确。这是在Mac上使用LM studio的情况。谢谢。

讨论总结

该讨论源于一个关于本地LLM使用情况的帖子，主题围绕着不同的本地大型语言模型（LLM）在编码等任务中的表现展开。主要观点包括不同模型如Qwen、Claude、Supernova Medius等各有优劣，有的在速度上占优，有的在特定任务如复杂任务处理上表现更好；不同人根据自己的使用体验有不同的评价；也探讨了模型的硬件运行需求、在不同编程场景下的表现以及与Github Copilot等的比较等，整体氛围是积极分享与理性探讨。

主要观点

  1. 👍 Supernova Medius是很好的编码助手。
    • 支持理由：Some_Endian_FP17认为它在在线或离线时都是用过最好的，因为专注于编码。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Qwen 2.5 32B在很多任务上表现优于Claude。
    • 正方观点：me1000提到在自己测试的很多任务中Qwen 2.5 32B表现更好。
    • 反方观点：Pedalnomica等表示在一些情况下Claude有更好的表现。
  3. 💡 Claude 3.5在一次性输出方面表现更好。
    • 解释：Anjz提到Claude在一次性输出方面的优势。
  4. 💡 qwen2.5 - coder速度快但有时过于冗长。
    • 解释：epigen01根据自己的使用体验得出。
  5. 💡 在本地运行模型是AI的一大飞跃。
    • 解释：Anjz从API价格、多智能体集成等多种因素考虑得出。

金句与有趣评论

  1. “😂 Some_Endian_FP17：Supernova Medius that runs on Qwen 2.5 14B. It honestly is the best coding assistant I’ve used, online or offline, because it’s so focused on coding. ChatGPT rambles on and is shackled by too many safeguards.”
    • 亮点：直接对比Supernova Medius和ChatGPT，突出前者在编码方面的优势。
  2. “🤔 me1000：Qwen 2.5 32B is outperforming Claude for me on a lot of tasks I’ve been throwing at it the last couple weeks.”
    • 亮点：用自己的使用体验说明Qwen 2.5 32B的性能。
  3. “👀 aitookmyj0b：In my experience Claude is leagues ahead of everything, including the huge models.”
    • 亮点：表达出Claude在自己心中领先于其他模型的观点。
  4. “😎 epigen01: Qwen2.5 is noticeably faster albeit sometimes too verbose.”
    • 亮点：简洁地概括qwen2.5 - coder的速度和缺点。
  5. “💥 Anjz: A year ago most smaller models were super shitty in general.”
    • 亮点：直观描述出一年前小模型的糟糕情况。

情感分析

总体情感倾向为积极正面。主要分歧点在于不同模型在不同任务场景中的表现优劣，例如Qwen和Claude在不同任务中的比较。可能的原因是不同用户的使用需求、使用场景以及对模型功能侧重点的考量不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：本地编码模型与Github Copilot的质量比较可能会成为后续讨论话题。
  • 潜在影响：对人们选择适合自己的编码辅助工具产生影响，也可能影响相关模型的进一步优化方向。

详细内容：

标题：关于本地 LLM 编码器的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“Coders are getting better and better”的帖子引发了广泛关注。该帖主要探讨了人们在本地使用的 LLM 编码器，作者提到自己正在试用 Qwen2.5 Coder 7B，觉得它速度快且准确性高，并在 Mac 上通过 LM studio 运行。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于不同编码器性能、优势和适用场景的热烈讨论。

讨论焦点主要集中在对各种编码器的评价和比较。有人认为 Supernova Medius 是目前用过的最好的编码助手，因为它专注于编码，而 ChatGPT 则过于冗长且受到过多限制。也有人指出，在编码方面，Claude 3.5 和开源之间存在较大差距。还有人表示 Qwen 2.5 32B 在很多任务上的表现优于 Claude，认为它是一个出色的模型。

有用户分享道：“我正在运行 72B（8 位），Claude 3.5 Sonnet 在处理复杂任务时明显更出色。我基本上根据情况使用 7B 编码器或 Claude。” 另一位用户说：“我还没怎么用 72B，因为它对我的机器来说有点大，但能运行，只是速度慢。有趣的是，32B 在编码方面比 72B 表现好一点（都是 Q4）。”

对于 Qwen 编码器，观点不一。有人觉得它在某些方面表现不错，也有人认为它在集成到 IDE 等方面存在不足，与 Claude 等相比还有差距。但也有人认为，随着技术发展，像 Qwen 32b 这样的本地编码器具有重要意义，虽然目前在某些方面不如大型模型，但在成本和本地运行方面具有优势。

讨论中的共识在于，不同的编码器在不同的任务和场景中各有优劣，选择应根据具体需求而定。特别有见地的观点认为，未来本地编码器的发展潜力巨大，可能会改变当前依赖昂贵 API 和大型模型的局面。

总之，关于本地 LLM 编码器的讨论展示了技术领域的不断进步和多样性，也让用户在选择时有了更丰富的参考和思考。