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我读到过很多关于Qwen 2.5 Coder 32B的热情洋溢的帖子，有些甚至声称它能轻松与Claude 3.5 Sonnet匹敌。我绝对是开源模型的粉丝并全力支持它们的发展，但根据我的实验，这两个模型根本没有可比性。这时，我怀疑是不是我哪里做错了……我不是在说一次性生成像“贪吃蛇”这样的伪应用程序，这类任务现在很多模型都能做到，并且主要对非程序员有用。我是在说分析有数万行代码的复杂项目来优化特定函数或代码部分。Claude 3.5 Sonnet会仔细检查一切，并且始终能对问题提供“智能”且高度相关的答案。它很少出错（通常是与调用位于与其引用的类不同的类中的函数有关），但它的解决方案几乎总是有效的。偶尔，它会因为不利用能完成相同任务的现有函数而使代码不必要地复杂化。即便如此，我给它的实用性打8.5分（满分10分）。另一方面，Qwen 2.5 Coder 32B基本上看起来不知道被问到的是什么。它对代码含糊其辞，并开始做出假设，比如：“假设函数XXX以这种格式返回这个数据……”（不好意思，你有函数XXX可用，为什么要假设而不是检查它实际返回什么以及以什么格式返回？！）这些（通常是错误的）假设导致它生成完全无法使用的代码。不幸的是，在复杂项目中，它对我的实际效用是0分（满分10分）。我对Qwen 2.5 Coder 32B的测试是使用量化的4_K版本，带有100,000个标记的上下文窗口以及Qwen推荐的所有参数进行的。这时，我怀疑问题可能在于通过检索增强生成（RAG）对项目“知识”的低效处理。Claude 3.5 Sonnet有“项目”功能，你只需上传所有代码，它就会自动获得整个项目精确而全面的知识。对于Qwen 2.5 Coder 32B，你必须依赖第三方的RAG解决方案，所以也许问题不是模型本身，而是如何将知识“喂”给它。有没有人在复杂项目中成功使用过Qwen 2.5 Coder 32B？如果有，能否分享一下你用什么工具为模型提供完整的项目知识？

讨论总结

原帖作者对比了Qwen 2.5 Coder 32B和Claude 3.5 Sonnet在复杂项目代码分析优化方面的表现，认为Claude 3.5 Sonnet表现优秀，而Qwen 2.5 Coder 32B表现糟糕。评论者们从不同角度分析Qwen 2.5 Coder 32B表现差的原因，包括模型使用的量化值、参数、上下文窗口、提示、是否载入内存等方面，也有人提到模型周围存在炒作现象，整体讨论氛围理性，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5 Coder 32B与Claude 3.5 Sonnet在复杂项目代码处理上不可比，Claude表现好，Qwen表现差
    • 支持理由：原帖作者通过自己的实验得出，Claude 3.5 Sonnet在分析复杂项目代码时错误少且答案有用性可达8.5/10，而Qwen 2.5 Coder 32B做出错误假设，有用性为0/10。
    • 反对声音：部分评论者认为是原帖作者使用Qwen 2.5 Coder 32B的方式有误，如量化值、参数、上下文窗口等设置问题。
  2. 🔥 Qwen 2.5 Coder 32B表现不佳可能是因为使用方式错误
    • 正方观点：如评论中有人指出原帖作者可能使用了错误的量化值和参数、上下文窗口设置错误、提示不起作用等，也有人给出正确使用Qwen 2.5 Coder 32B的建议，如使用特定工具或预设并调整相关设置。
    • 反方观点：原帖作者及部分评论者认为自己使用方式没有问题，是模型本身在复杂项目处理能力上不足。
  3. 💡 开源模型SOTA基准分数可能只反映小的孤立提示的性能
    • 解释：有评论者指出以Qwen2.5 - 32b为例，在编写单个函数这种小的孤立提示下，与Sonnet没什么区别，但在长文本提示方面Sonnet表现更好，说明开源模型的SOTA基准分数可能存在局限性。
  4. 💡 不应单独依赖基准测试来评估模型能力
    • 解释：结合Qwen 2.5 Coder 32B和Claude 3.5 Sonnet的比较，评论者指出仅依据基准测试可能得出不准确的结论，评估模型能力需要综合多方面因素。
  5. 💡 Qwen是个好模型，但适合小型独立任务，与当前最佳模型差距较大
    • 解释：有评论者认为Qwen适合新手或非技术人员生成小型独立的应用，但在重写代码或添加功能等复杂任务方面表现不佳，与Claude等最佳模型相比还有很大差距，并且一些说Qwen好的帖子可能是营销噪音。

金句与有趣评论

  1. “😂 Claude 3.5 Sonnet meticulously examines everything and consistently provides "intelligent" and highly relevant answers to the problem.”
    • 亮点：生动地描述了Claude 3.5 Sonnet在处理问题时的表现，是原帖对Claude 3.5 Sonnet正面评价的体现。
  2. “🤔 Qwen 2.5 Coder 32B, on the other hand, fundamentally seems clueless about what’s being asked.”
    • 亮点：形象地表达出原帖作者对Qwen 2.5 Coder 32B在处理问题时的负面评价。
  3. “👀 yeah seems like you have a context issue but besides that…”
    • 亮点：表明评论者认为原帖作者可能存在上下文问题，是对Qwen 2.5 Coder 32B表现不佳原因的一种推测。
  4. “😂 When I post about Sonnet and Qwen not being on the same level, people say I have the wrong prompt, haha. Everyone needs to be down - to - earth.”
    • 亮点：反映出部分人不认同原帖作者关于Qwen与Sonnet对比的观点，同时表达出原帖作者希望大家理性看待的态度。
  5. “🤔 This is why it’s important to not solely rely on benchmarks.”
    • 亮点：简洁地表达出在评估模型能力时不能只依赖基准测试这一重要观点。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观。主要分歧点在于Qwen 2.5 Coder 32B表现不佳是模型本身的问题还是使用方式的问题。原帖作者及部分评论者认为是模型本身能力不足，而另一部分评论者则从各种使用细节方面指出可能是原帖作者使用方式错误导致。这可能是因为不同的使用经验、对模型的理解深度以及测试环境等因素造成的。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen 2.5 Coder 32B的固定版本是否能解决其在复杂项目中的问题，以及如何正确使用Qwen 2.5 Coder 32B来提高其在复杂项目中的表现。
  • 潜在影响：如果能确定Qwen 2.5 Coder 32B在复杂项目中表现不佳的真正原因并找到解决方案，将有助于提升该模型在编程领域的应用价值，也会影响人们对开源模型和闭源模型（如Claude）的选择倾向。同时，关于模型炒作的讨论可能会引起人们对模型评价真实性的关注，促使更客观的模型评测标准的建立。

详细内容：

标题：Qwen 2.5 Coder 32B 与 Claude 3.5 Sonnet 之比较引热议

在 Reddit 上，一篇关于“Qwen 2.5 Coder 32B 与 Claude 3.5 Sonnet：是我做错了什么？”的帖子引发了众多关注。该帖获得了大量的点赞和评论，主要讨论了在复杂项目中的使用体验。

原帖作者表示，基于自己的实验，Qwen 2.5 Coder 32B 在处理复杂项目时表现不佳，而 Claude 3.5 Sonnet 则能提供更精准和相关的答案。有人认为问题可能在于对项目“知识”的处理方式，比如 Claude 3.5 Sonnet 有专门的“项目”功能，能自动获取精确的项目知识，而 Qwen 2.5 Coder 32B 则需依赖第三方解决方案。

讨论焦点与观点分析：

  • 有用户指出量化可能存在问题，应尝试不同的量化方式。
  • 有人提到 YARN 不是很好的上下文扩展器，在编程中可能不适用。
  • 还有观点认为，模型预训练的方式决定了真正的上下文长度，所谓的修复可能只是技巧，在困难任务中作用有限。
  • 有人分享了自己的测试经验，比如使用特定的量化方式和模型设置。
  • 一些用户认为 Qwen 2.5 Coder 32B 在成本方面有优势，但在性能上与 Sonnet 差距较大。
  • 也有用户指出，Qwen 2.5 Coder 32B 对于小型孤立的任务表现较好，但在重写代码或添加功能等方面不如 Sonnet。

在这场热烈的讨论中，各方观点各异，但对于模型的性能和适用场景仍存在诸多争议。究竟如何更好地发挥这些模型的优势，还需进一步的探索和实践。