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讨论总结

该帖子围绕Qwen模型在Aider排行榜上的表现展开讨论，通过一张代码编辑基准测试得分的条形图引出话题。评论涉及Qwen模型与其他模型在性能、资源需求、功能适用性等多方面的比较，还包含对Qwen模型自身的疑问，如模型是否支持某些功能、训练数据情况等，也有部分评论表达了对Qwen模型的期待或肯定。

主要观点

  1. 👍 Qewn在开放权重社区处于领先地位
    • 支持理由：评论者认为Qewn的代码模型为社区所需，且Qewn可自托管是了不起的成就。
    • 反对声音：有评论指出Claude Sonnet可能更好。
  2. 🔥 基准测试因模型策略不同而存在不合理性
    • 正方观点：部分模型使用特殊策略（如CoT标签）消耗更多计算资源，Qwen若采用相同策略可能表现更好，不同模型间直接比较不公平。
    • 反方观点：无（未在评论中发现明确反对声音）。
  3. 💡 Qwen 2.5 Coder模型较为可靠
    • 解释：评论者ortegaalfredo称这是个很可靠的模型，虽然相对CodeQwen1.5有改进但总体消息不算好。
  4. 💡 14B模型在辅助排行榜上表现优于Qwen2.5 72b聊天模型
    • 解释：评论者AaronFeng47表示该14B模型能在特定设备上运行，具备高质量和长上下文优势。
  5. 💡 部分公司训练模型不滤除预训练数据集中的合成数据
    • 解释：FullOf_Bad_Ideas提到Qwen 2、Yi 1.5、Llama 2存在这种情况，并且阐述了这一做法对模型表现的影响。

金句与有趣评论

  1. “Qewn is leading the race in the open weight community!”
    • 亮点：直接表明Qewn在开放权重社区的领先地位。
  2. “being that close, open weight and in a size that can be self - hosted (in a Mac with 32GB ram) is amazing achievement!!”
    • 亮点：强调Qewn可自托管在32GB内存的Mac上是了不起的成就。
  3. “The benchmarks are all over the place and I haven’t seen many users’ feedbacks.”
    • 亮点：指出基准测试不明确且缺乏用户反馈来判断模型性能。
  4. “I keep refreshing their HugginFace page every 20 mins in - case they release it early.”
    • 亮点：表达对Qwen模型相关内容发布的急切期待。
  5. “Nice to see another 14B model, I can run 14B Q6K quant with 32K context on 24gb cards "
    • 亮点：体现14B模型在特定设备上运行的情况，展示其运行优势。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者对Qwen模型持肯定、期待的态度，或在技术层面积极探讨模型相关话题。主要分歧点在于不同模型之间的比较，例如Qwen模型与Claude Sonnet、Gemini 1.5 pro等模型在性能、响应格式等方面的对比。原因在于大家从不同的使用场景、技术指标等角度出发，对模型有不同的需求和评价标准。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型训练数据的情况（如是否更新、包含哪些内容等）可能引发后续讨论，还有模型的定制化（如根据特定开发需求保留部分语言知识）也可能成为新的关注点。
  • 潜在影响：如果Qwen模型持续发展，可能会影响开发者在不同任务场景下对模型的选择，进而影响AI编程模型在各个领域（如代码编辑、角色扮演等）的应用布局。同时，也可能促使其他模型开发者对自己的模型进行改进以提高竞争力。

详细内容：

《Qwen 模型在 Aider 排行榜上的新突破》

近日，Reddit 上关于 Qwen 模型在 Aider 排行榜上的表现引发了热烈讨论。一张展示不同模型在代码编辑基准测试得分的条形图吸引了众多目光，该图由 Paul Gauthier 于 2024 年 11 月 11 日发布，已有 46 次浏览量。

讨论焦点主要集中在 Qwen 模型与其他模型（如 GPT-40、Haiku 等）的性能对比，以及其在实际应用中的表现。

有人认为，当考虑到一些模型所采用的特定策略时，这个基准测试的对比可能不太公平，比如 Sonnet 和 Haiku 使用了某种在提供最终答案之前生成的 CoT 标签，因此消耗了更多计算资源。但也有人指出，在受控条件下，Qwen 可能至少能排在第二位。

还有用户提到，多轮推理在包括编码在内的各个领域都表现更优，而像 Haiku 和 Sonnet 这类商业产品包含了专门的提示技术和优化，与 Qwen 等模型直接对比存在不平衡。

一些用户分享了自己的个人经历，比如有人一直在 HuggingFace 页面频繁刷新，期待 Qwen 新模型的发布。

关于 Qwen 模型的应用，有人认为其在编程方面表现出色，甚至能与 GPT-40 相媲美。但也有人对其在特定编程语言（如 Visual Basic.NET）的理解能力以及所需的硬件配置提出疑问。

对于 Qwen 模型的量化格式和能否根据需求删减语言知识库等问题，也引发了大家的思考和讨论。

总之，Reddit 上关于 Qwen 模型的讨论十分丰富和深入，展示了大家对这一新型模型的高度关注和期待，也为技术社区在模型选择和应用方面提供了更多参考和思考。