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让我们看看。评论以下内容：你正在运行的版本、你的设置、每秒处理事务数（T/s）、总体想法。

讨论总结

这是一个围绕Qwen Coder 2.5展开的讨论，用户们分享了各自的运行版本、硬件设备、软件设置、每秒处理的令牌数（T/s）等情况，还涉及到模型的性能表现、与其他模型的对比、特定技术的作用以及一些概念的解释等，大部分是积极分享自己的设置和成果，但也有少量对模型表示质疑的声音。

主要观点

  1. 👍 不同硬件设备和软件设置下Qwen Coder 2.5的运行速度不同。
    • 支持理由：众多用户分享了在不同设备（如各种型号的显卡、CPU、笔记本、服务器等）和软件（如LM Studio、Ollama等）下的运行速度，数据差异明显。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 0.5B draft model有助于提升Qwen Coder 2.5的性能。
    • 正方观点：有用户表示使用0.5B draft model能提升性能，如能提高T/s速度。
    • 反方观点：未看到明显反对意见。
  3. 💡 Qwen Coder 2.5从玩具转变为工具，这一转变可能影响到api商家。
    • 解释：部分用户认为随着Qwen Coder 2.5性能提升，其使用方式发生转变，这可能对相关api商家的利益产生影响。
  4. 💡 不同版本的Qwen Coder 2.5在相同硬件下性能有差异。
    • 解释：有用户在相同硬件下测试不同版本的模型，发现性能表现不同，如T/s速度不同。
  5. 💡 Qwen Coder 2.5在调试任务方面表现很好。
    • 解释：部分用户在使用过程中发现该模型在调试任务上有较好的表现。

金句与有趣评论

  1. “😎HikaruZA: It’s not new sonnet, but it’s the first data center poor model that’s crossed the line from toy to tool and I dont think the api merchants are too happy about that”
    • 亮点：指出模型的性质转变以及可能对api商家产生的影响。
  2. “🤔me1000：Claude probably still writes better code overall, but Qwen does a great job on debugging tasks.”
    • 亮点：对比了Qwen与Claude在写代码方面的表现，强调Qwen在调试任务上的优势。
  3. “👀uber - linny: 7b 8Q \n6700xt koboldcpp - rcom approx 30 t/s…. I found Koboldcpp unlocks the AMD”
    • 亮点：分享了特定版本和设备下的运行速度，并提到Koboldcpp对AMD性能的释放作用。

情感分析

总体情感倾向为积极，大多数用户在积极分享自己在Qwen Coder 2.5上的设置和运行成果。主要分歧点在于对模型的评价，如部分用户认为模型很棒，而少数用户如Raj_peko表示不理解模型的热度，并且在使用中遇到了诸如修改名字、拼写错误等问题。可能的原因是不同用户的使用场景和需求不同，导致对模型的体验和评价存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于Qwen Coder 2.5不同版本在更多样化的硬件设备（如更新的显卡、CPU等）上的性能测试。
  • 潜在影响：如果Qwen Coder 2.5在更多场景下表现良好，可能会对相关的代码编写、调试工作以及人工智能在本地运行的应用产生推动作用，促使更多人使用该模型或类似的本地运行模型。

详细内容：

《Reddit 热门讨论：Qwen Coder 2.5 性能与设置的深度探讨》

近日，Reddit 上一篇关于 Qwen Coder 2.5 设置及性能的帖子引发了热烈讨论，吸引了众多用户参与，点赞数和评论数众多。帖子主要让大家分享各自的版本、设置、每秒生成的令牌数（T/s）以及整体想法。

讨论的焦点主要集中在不同硬件配置下 Qwen Coder 2.5 的性能表现以及各种设置对其产生的影响。

有人认为 Qwen Coder 2.5 不是新的 Sonnet，但却是首个从玩具转变为工具的数据中心模型，这可能让一些 API 商家不太高兴。有人表示在自己的案例中，它帮助从 33tk/s 提升到了 40+tk/s。

例如，[HikaruZA]分享了 32b coder instruct 4bpw exl2 + 4bpw 0.5B draft model，Q4 cache，32k context 的设置，并在特定电脑配置下能达到 60 - 75 t/s。而[necrogay]同样的设置却只能达到 35 - 36 t/s，并请教提升性能的秘诀。

有人指出在测试中使用 1.5B 6.0bpw 模型在 3090 上能获得 70tok/s，使用 0.5B 则能达到 55tok/s。

也有用户提出不同的看法，比如[me1000]认为 Claude 整体编写代码的能力可能更强，但 Qwen 在调试任务上表现出色。

有趣的是，[GoogleOpenLetter]表示这个讨论中的一条评论帮助解决了与 Stable Diffusion 完全无关却一直困扰自己的问题。

讨论中存在一些共识，即大家普遍关注 Qwen Coder 2.5 在不同硬件和设置下的性能差异，希望通过交流找到最优的配置方案。

特别有见地的观点如[TyraVex]提到的通过 draft 解码来提高令牌生成速度，在不同任务中能达到 65 - 80 tok/s 的速度。

总的来说，这次关于 Qwen Coder 2.5 的讨论丰富且深入，为用户提供了多样的参考和思考方向。但对于其性能和应用，仍存在许多需要进一步探索和优化的地方。