原贴链接

这是一个指向https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct的链接，无更多实质内容可翻译。

讨论总结

这是一个关于Qwen - 2.5 - Coder - 32B - Instruct的讨论，涵盖多个方面的内容。包括它与其他模型相比处于特殊位置、发布后对其他模型商业模式的影响、自身的优势、运行所需的设备条件、模型分块下载的合理性、在不同任务下的性能测试、不同版本和量化情况、资源分享、新手的疑问以及在各种场景下的应用等，整体氛围积极，大家积极分享信息并探讨相关技术问题。

主要观点

  1. 👍 Qwen - 2.5 - Coder - 32B发布后chatgpt - 4o - mini商业模式堪忧
    • 支持理由：Qwen - 2.5 - Coder - 32B更好、更快、免费且能在32GB的MacBook上运行，竞争力强。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 在Huggingface已有较好处理机制下，模型分块显得多余
    • 正方观点：Huggingface能较好处理文件传输，分块带来困扰。
    • 反方观点：模型大所以分块以便下载，是一种下载大文件的最佳实践。
  3. 💡 Qwen模型令人印象深刻，资源稀缺会促使其创新
    • 解释：模型有自身优势，资源稀缺情况下会促使其在创新方面超越GPU资源丰富的参与者。
  4. 👍 对于3090设备，q6可能是理想选择，但Q6需要接近27GB空间可能不太合适
    • 支持理由：q6在性能上可能适合3090设备，但所需空间较大是问题。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 对代码自动补全应使用基础模型还是指令模型存在争议
    • 正方观点：有博客表明在FIM中使用基础模型且该模型在预训练中有很强的代码补全能力，若基础模型可用，指令模型当然也可用，但在自动补全等不需要模型回答提示的情况下，使用指令模型会影响性能。
    • 反方观点：有人认为指令模型更好，且指出基础模型存在不闭合括号的问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 Here we go boys!”
    • 亮点：简短地表达出一种兴奋或者期待的情绪，针对Qwen相关事物。
  2. “🤔 This is crazy, a model between Haiku (new) and GTP4o!”
    • 亮点：表达出对某模型处于Haiku和GTP4o之间的惊讶之情。
  3. “👀 The future is good.”
    • 亮点：简洁地传达了一种积极的态度，认为Qwen - 2.5 - Coder - 32B - Instruct代表着未来的良好趋势。
  4. “😂 Grab Bartowskis. The way Qwen did these GGUFs makes my eyes bleed. The largest quant, q8, is well below the 50GB limit for huggingface, but they broke it into 5 files. That drives me up the wall lol”
    • 亮点：生动地表达了对Qwen分块方式的无奈和不满。
  5. “🤔 I think the scarcity will actually force them to innovate beyond the gpu rich players.”
    • 亮点：从资源角度对Qwen模型发展潜力进行分析。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于模型分块是否必要、代码自动补全应使用基础模型还是指令模型等技术方面的问题。可能的原因是大家从不同的使用场景和技术理解角度出发，对于模型的使用和优化有不同的看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen - 2.5 - Coder - 32B - Instruct在更多应用场景（如绘图、游戏编写等）中的表现可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Qwen - 2.5 - Coder - 32B - Instruct的优势持续体现，可能会对相关编码模型市场格局产生影响，促使其他模型改进或重新定位，也可能推动更多人关注和投入到相关技术研发中。

详细内容：

标题：关于 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 在 Reddit 上的热门讨论

近日，Reddit 上关于 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 的讨论十分热烈。该帖子https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct吸引了众多网友参与，获得了大量的点赞和评论。讨论主要围绕着该模型的性能、适用设备、与其他模型的比较等方面展开。

讨论焦点与观点分析：

  • 关于设备要求，有人指出 32GB 内存仍只属于前 10%的设备，而且对于 Windows 和 Linux 用户，可能需要 3090/4090 显卡才能利用更快的速度。但也有人表示实际上该模型大概只需要 18GB 内存，3090/4090 的 24GB VRAM 就能够运行。
  • 对于模型的划分，有人解释“instruct”意味着模型经过专门调优用于交互，而基础模型则未接受这种调优。
  • 有用户分享了自己早期获得访问权限的经历。
  • 在性能方面，不同用户测试得出了不同的结果。有人在特定设备上获得了较好的效果，而有人则表示效果不佳。
  • 对于低量化版本，有人认为其使用场景有限，而有人认为在特定情况下也有一定作用。

这场讨论展现了大家对 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 模型的高度关注和深入探讨，为想要了解和使用该模型的人提供了丰富的参考信息。但关于该模型的诸多方面仍存在争议和待探索的空间，期待未来有更多的实践和研究来给出更明确的结论。