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除了现有的1.5B和7B版本（这两个版本可能也会更新？）。这来自于3小时前更新的自述文件（README）的第一段：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5 - Coder - 7B - Instruct

讨论总结

本次讨论围绕Qwen2.5 - Coder的不同尺寸展开，包括0.5B、3B、14B和32B等。大家讨论了各尺寸模型的性能表现，如32B被部分人认为是最佳尺寸；也提及不同模型运行时的硬件需求，像不同显卡运行不同规模模型的速度；还有版本发布相关话题，如32B coder版本的发布时间；同时也包含模型间的比较，以及一些关于模型的疑问和期待等，整体氛围积极且充满对新技术的探索欲望。

主要观点

  1. 👍 32B是Qwen的最佳尺寸
    • 支持理由：在32B和72B之间看不到很多改进，32B可以填补Llama系列8B太笨和70B太重之间的差距，32B模型在24GB视频卡上的利用效果较好等。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 32B coder版本可能约2周后发布
    • 正方观点：有采访首席工程师消息来源表明发布时间。
    • 反方观点：无
  3. 💡 32b编码模型很可能在编码上优于72b非编码特定模型
    • 支持理由：当前较小编码模型在编码上已优于更大的通用模型。
    • 反对声音：实际中很多问题解决需要其他领域知识，不能单纯认为专门模型就更好。
  4. 🤔 小的针对特定领域（如编码、角色扮演等）的模型总是优于大的通用模型
    • 支持理由：部分项目经验表明小模型在特定领域表现更好。
    • 反对声音：无
  5. 😎 Coder微调模型性能略优于高一个量级的普通模型
    • 支持理由：如32B的Coder在编码方面优于72B的普通模型。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 32B is the best size ever and I am willing to die on this hill.”
    • 亮点：用夸张的表达强调对32B尺寸的认可。
  2. “🤔 So they already finished training 32B coder? Just doing final testing?”
    • 亮点：对32B coder的训练状态提出合理疑问。
  3. “👀 At least I can justify why I bought the new M4!”
    • 亮点：表达因为Qwen相关情况对购买M4行为的肯定，引人联想两者关系。
  4. “😎 Love the 3B - 3.5B models, perfect spot for quick code generation, code correction and function generation.”
    • 亮点：指出3B - 3.5B模型在代码开发方面的优势。
  5. “🤓 The main advantage of using local models over Claude is avoiding the need to upload your source code and data to someone else’s computer (aka "the cloud").”
    • 亮点：阐述本地模型相对Claude的优势所在。

情感分析

总体情感倾向积极，大家对Qwen2.5 - Coder的新尺寸充满期待并积极讨论其性能等相关话题。主要分歧点在于不同尺寸模型性能的比较，例如32b编码模型是否一定优于72b非编码特定模型，原因是大家基于不同的经验和角度（如技术报告、项目实践等）来判断模型性能。

趋势与预测

  • 新兴话题：类似参数开源模型的比较分析。
  • 潜在影响：如果Qwen2.5 - Coder新尺寸模型性能优秀，可能会影响开发者对模型的选择，推动相关领域开发效率的提升，同时也可能促使硬件设备（如GPU）的升级以适配更好的模型运行。

详细内容：

标题：Qwen2.5-Coder 不同型号规模引发Reddit热议

近日，Reddit上一则关于“Upcoming Qwen2.5-Coder sizes confirmed: 0.5B, 3B, 14B and 32B”的帖子引起了广泛关注。该帖子在短时间内获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要围绕Qwen2.5-Coder不同规模型号的性能、适用场景以及相关体验展开讨论。有人认为32B是最佳规模，也有人表示32B和72B之间的提升不明显，还有人觉得要超过100B才能看到显著改进。

在讨论中，有用户分享道：“我尝试在 Q3 运行一个 32B 模型，即便我的设备是 4070，运行速度仍非常缓慢。” 还有用户提到，他们采访了一位首席工程师，对方称 32B 编码器的发布大约需要 2 周时间。

对于不同规模型号的优势，各方观点不一。有人认为14B编码模型很棒，特别是对于资源有限的用户，如拥有 3060 GPU 的用户。但也有人指出，在实际解决问题时，专用模型可能会因缺乏其他领域的知识而受限。

关于运行所需的硬件条件，用户们也进行了热烈讨论。比如，有用户在 M1 max 32 GB 上以 18 t/s 的速度运行 Qwen 2.5 32B（Q4），但也有用户在类似配置下表现不佳。

文章将要探讨的核心问题是：Qwen2.5-Coder不同规模型号在实际应用中的具体表现和优势究竟如何，以及如何根据自身硬件条件选择合适的型号。

讨论焦点与观点分析

在这场讨论中，主要观点包括：

  1. 规模优势：有人坚信32B是最佳规模，能带来显著的性能提升。比如有人说：“32B 真的似乎是 Qwen 的最佳选择。我没有看到 32B 和 72B 之间有很大的改进。我的两个最喜欢的规模现在是约 30B 和约 120B。”
  2. 实际体验：不少用户分享了自己的实际运行体验。例如，“我尝试在 Q3 运行一个 32B 模型，即便我的设备是 4070，运行速度仍非常缓慢。”
  3. 硬件需求：关于运行不同规模型号所需的硬件条件，大家各抒己见。“在我的 M1 max 32 GB 上以 18 t/s 的速度运行 Qwen 2.5 32B（Q4）。”
  4. 与其他模型对比：有人将 Qwen 与其他模型进行对比，探讨其优势和不足。

支持不同观点的声音也各有论据。支持32B规模最佳的用户认为其性能卓越；而认为规模并非决定性因素的用户则指出，实际问题解决中需要多领域知识，较小模型可能会在这方面受限。

讨论中的共识是大家都对新的模型规模充满期待，希望能为编程等工作带来更好的体验。

特别有见地的观点如：“也许未来会出现更智能的模型传播方式。更大的模型完善较小的模型，多个模型相互完善。多智能体模型循环创造新软件，实现更高效的优化。我们可能很快就会看到能耗更低但效率极高的模型。”这一观点丰富了讨论，让人们对模型的未来发展有了更多的想象空间。

总之，这场关于 Qwen2.5-Coder 不同规模型号的讨论充分展示了大家对新技术的关注和期待，也为用户在选择和使用时提供了更多的思考角度。