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我刚刚在我的双3090配置上尝试了Qwen2.5 - Coder:32B - Instruct - q4_K_M，对于大多数编码问题，它的表现比70B模型更好。它也是我测试过的最好的本地模型，一直优于ChatGPT和Claude。到目前为止，它的性能真的非常棒！请提供一些有挑战性的问题，我可以用这些问题将它与ChatGPT和Claude进行比较。

讨论总结

这是一个关于Qwen - 2.5 - Coder 32B的讨论帖。原帖称其在双3090设备上于多数编码问题上表现优于70B模型、ChatGPT和Claude。评论者们从多个方面展开讨论，包括模型在不同硬件上的运行速度、资源使用情况、不同版本对比、与其他模型的性能比较等，有赞同也有质疑，讨论氛围较为热烈且充满技术探讨氛围。

主要观点

  1. 👍 Qwen - 2.5 - Coder 32B在编码问题上表现优秀
    • 支持理由：原帖主在双3090设备上测试，比其他模型表现好；部分评论者分享了该模型在不同设备上的不错运行效果。
    • 反对声音：部分评论者在自己的测试中发现其表现不佳，如vinam_7称在cline上通过openrouter使用时会陷入无限循环。
  2. 🔥 不同硬件设备对模型运行的影响
    • 正方观点：如在M1设备上运行速度取决于芯片组和内存情况；双3090设备下对运行速度、量化等有不同的影响。
    • 反方观点：有评论者认为某些硬件需求不常见，限制了模型实用性。
  3. 💡 模型比较存在争议
    • 一些评论者认为Qwen - 2.5 - Coder 32B在排行榜上排名靠前，表现优于GPT - 4o等模型；也有评论者认为它远不及Claude，还有人认为不应将其与Sonnet 3.5相提并论。

金句与有趣评论

  1. “😂 11.5t/s in LM Studio with a short prompt and 1450 token output.”
    • 亮点：具体给出了在特定环境下的运行速度数据，直观反映模型的性能表现。
  2. “🤔 Qual_: You are saying your questions are simple enough to not need a larger quant than Q4, yet you said it consistently outperforms gpt4o AND Claude. Care to share a few examples of those outperformances?”
    • 亮点：直接质疑原帖主关于模型性能优越的说法，并要求给出实例。
  3. “👀 It even performs as good as if not better than other local models I’ve tried on my personal translation task (technical Japanese to English) which requires complicated instruction following (hf.co/bartowski/Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct - GGUF:IQ4_XS).”
    • 亮点：指出该模型在非编码任务（日英技术翻译）中有令人印象深刻的表现。

情感分析

总体情感倾向比较复杂。有对Qwen - 2.5 - Coder 32B表示赞赏和认可的，认为它性能卓越、是本地模型中的佼佼者；也有不少质疑和否定的声音，如认为其在某些测试中表现不佳、存在各种问题（无记忆功能、容易陷入无限循环等）。主要分歧点在于模型的性能表现和实用性方面，可能的原因是不同的测试环境、使用场景以及个人对模型性能的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Vllm的性能和使用体验可能会引发后续讨论，因为有用户表示要从Ollama转向Vllm并引发了一系列相关讨论。
  • 潜在影响：如果Qwen - 2.5 - Coder 32B等模型在性能、实用性等方面不断优化，可能会改变编码领域对AI模型的使用习惯，对开发效率产生积极影响；而关于模型的争议也可能促使开发者进一步改进模型或者调整宣传策略。

详细内容：

标题：Qwen-2.5-Coder 32B 在编码领域引发热议

近日，Reddit 上关于 Qwen-2.5-Coder 32B 的讨论热度持续攀升。一位用户在双 3090 设备上尝试了该模型，并表示对于大多数编码问题，其表现优于 70B 模型，且是测试过的最好本地模型，一直优于 ChatGPT 和 Claude，此帖获得了众多关注，引发了大量的讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面：

  1. 性能对比与量化选择：有人在不同硬件配置上测试，如在 M4 Max 笔记本上，11.5t/s 的表现被认为不错；也有人探讨了不同量化方式如 Q4、Q8 对性能的影响，认为在一些情况下 Q8 能带来更好效果，但也要考虑硬件资源。
  2. 硬件配置与运行情况：包括不同 GPU 如 3090、M 系列等在运行该模型时的情况，以及 VRAM 和 RAM 的使用和限制。
  3. 实际应用与案例分享：有人分享了用该模型创建游戏、处理翻译任务等的经历。
  4. 与其他模型的比较：如与 GPT-4o、Claude 等的性能对比，观点各异。

比如，有用户表示自己在 M4 Max 上运行 q5_k_m 获得了不错的性能；还有用户通过 Qwen 成功创建了 Galaxian 游戏。但也有人认为 Qwen 与某些高级模型相比仍有差距。

在这场热烈的讨论中，共识在于 Qwen-2.5-Coder 32B 具有一定的优势和潜力，但在不同场景和需求下，其表现和适用性存在差异。特别有见地的观点如有人提出根据实际需求选择合适的量化和硬件配置，以达到最佳性能。

总之，关于 Qwen-2.5-Coder 32B 的讨论丰富多样，为开发者和使用者提供了多方面的参考和思考。