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讨论总结

此讨论围绕Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct模型展开。原帖通过图片展示模型性能，引发了多种讨论。部分人对模型充满期待，提到其可用性并想去尝试，但也有人指出模型性能展示可能存在偏向，还有不少人分享了该模型在实际任务中的失败案例，整体讨论较为理性客观。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct已在HuggingChat可用并鼓励尝试反馈
    • 支持理由：为大家提供了尝试模型的机会和平台，可进一步探索模型性能。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 图片中的高亮显示存在忽略某些情况的问题，可能误导观众对模型性能的判断
    • 正方观点：图片在展示性能对比时确实存在数据展示问题。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct模型写俄罗斯方块失败，目前未达顶级模型水平
    • 依据是评论者自己的测试结果与o1、Claude模型对比。
  4. 💡 若只需少量修正，Qwen2.5是不错的选择
    • 基于评论者处理DevOps问题时，当告知模型无法解决时能得到很多有用建议。
  5. 💡 Qwen2.5 - Coder - 32B在处理特定的引力模拟零样本提示时有问题
    • 有插入不需要的标签、代码无法运行等情况。

金句与有趣评论

  1. “😂 It’s already available on HuggingChat!”
    • 亮点：提供了模型的可用信息。
  2. “🤔 Uh the highlighting seems to ignore when the commercial models on the right columns beat it.”
    • 亮点：指出图片展示中的问题。
  3. “👀 estebansaa：did some testing, ask it to write tetris using JS, it gets very close, but fails. o1 and Claude do it first try.”
    • 亮点：通过实际测试对比了模型性能。
  4. “😉 I tried with an real DevOps issue and Qween 2.5 and it fail, I try to correct it and it dowble down.”
    • 亮点：展示了模型在实际问题处理中的不佳表现。
  5. “🙄 Qwen2.5 - Coder - 32B had trouble with it. It inserted a bunch of .”
    • 亮点：指出模型在特定任务中存在的具体技术问题。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观。主要分歧点在于Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct模型的性能，一方面有人对模型充满期待，另一方面有人通过测试发现模型存在各种问题。可能的原因是大家从不同角度（如性能展示、实际测试等）去评估这个模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：公开评估存在过度拟合的问题可能会引发更多关于评估标准合理性的讨论。
  • 潜在影响：如果更多模型性能被质疑，可能会影响人们对人工智能模型的选择和信任，促使开发者改进模型性能展示和提升模型真实性能。

详细内容：

《关于 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 模型的热门讨论》

在 Reddit 上，有关 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 模型的讨论引发了众多关注。此话题包含了两张展示该模型性能的图片，获得了大量的点赞和评论。讨论主要围绕该模型在不同任务中的表现展开。

在讨论焦点与观点分析中，有人分享了尝试该模型的个人经历，比如[estebansaa]称让模型用 JS 写俄罗斯方块，它很接近但未成功，而 o1 和 Claude 第一次就做到了；[Due - Basket - 1086]表示在处理真实的 DevOps 问题时，Qween 2.5 起初失败，但给出一些建议和解决方案。

也有各种见解和观点。[luxfx]指出图表中的高亮部分似乎忽略了右侧商业模型超过它的情况；[TheRealGentlefox]认为高亮或加粗应该用于每行中得分最高的模型；[svantana]觉得这样小的基准测试在统计上不显著；[tucnak]认为像 Aider 和 LMSys Arena 这样的公开评估在统计上也不显著，还讨论了是 OpenAI 还是中国的模型提供者问题更严重。

还有用户对该模型的未来进行了预测，如[estebansaa]认为给它一年时间能赶上或超越 o1；[ICanSeeYou7867]强调它作为 32B 模型已经很了不起。

同时，也存在不同的看法。[Inspireyd]认为它距离西方现有的模型还有很长的路要走；[Conscious - Map6957]指出它是这些基准测试中的头号开源模型，虽然在参数数量上并非最大，但接近专有 SOTA 模型。[JohnnyDaMitch]分享了自己用零样本提示和模型互动的经历，称 Qwen2.5-Coder-32B 在处理某些任务时存在问题。

总之，关于 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 模型的讨论十分热烈，大家对其性能、未来发展以及与其他模型的比较都各抒己见，展现了对这一技术的高度关注和深入思考。