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这个模型已经发布有一段时间了。像我这样在初次尝试时就印象深刻的人，你们现在仍然满意它吗？我仍然很喜欢它，并且主要将其用于代码重构任务。但说实话，与使用Sonnet相比，有时候要弄清楚某些事情需要付出更多努力；有时我需要多一两个提示才能得到我想要的结果。这让我怀疑基准测试中的性能声明是否有点夸大了。不过，它仍然是一个可靠的模型，大多数时候在重构方面能给出很好的建议。顺便说一下，我主要使用Ruby on Rails工作。

讨论总结

原帖询问对Qwen2.5 Coder 32b是否仍然满意，评论者们从不同角度进行了讨论。包括与Sonnet、GPT - 4o、claude等模型在性能、价格、适用场景等方面的比较，也涉及Qwen2.5 Coder 32b自身的优势、不足、使用场景以及对其未来改进的看法等，整体讨论氛围较为理性客观。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 Coder 32b不比Sonnet好。
    • 支持理由：Sonnet可能比Qwen2.5 Coder 32b大很多，二者规模差异大，不能期待表现相同。
    • 反对声音：Qwen2.5 Coder 32b虽然不是Sonnet，但表现很好，而且Sonnet 3.5不再免费，Qwen2.5 Coder 32b是较好的选择。
  2. 🔥 Qwen2.5 Coder 32b性价比高。
    • 正方观点：可以本地使用，API服务价格远低于Sonnet。
    • 反方观点：无（未发现明显反对观点）。
  3. 💡 Qwen2.5 Coder 32b在[Continue.dev]有足够上下文时可用。
    • 解释：在有足够上下文的情况下，虽然不如Sonnet 3.5 v2，但能力不错。
  4. 💪 Qwen2.5 Coder 32b适合长代码重构和脚手架项目。
    • 解释：模型给出的代码首次运行无错误，在这方面表现很棒。
  5. 🤔 模型在更多代码上训练有益。
    • 解释：能学习到跨功能的信息和范例。

金句与有趣评论

  1. “😂 Nobody says it’s better than sonnet. It’s only better than Gemini and 4o.”
    • 亮点：明确指出Qwen2.5 Coder 32b与Sonnet的比较关系，简洁表达观点。
  2. “🤔 Well, it is not Sonnet 3.5 v2, but using it in [Continue.dev] with enough context it’s quite capable.”
    • 亮点：对Qwen2.5 Coder 32b在特定环境下的能力给予肯定。
  3. “👀 Sonnet is probably 5 - 10x bigger, it’s naive to expect they would be the same.”
    • 亮点：从规模差异的角度解释二者性能不能单纯比较的原因。
  4. “😎 It’s not Sonnet, but it’s really good, and Sonnet 3.5 is no longer free, so it’s the best thing going.”
    • 亮点：考虑到价格因素，强调Qwen2.5 Coder 32b的优势。
  5. “🤨 I do find myself using 7B more though because on a Mac, 32B is just a bit too slow to wait to work through context.”
    • 亮点：指出在Mac上使用32B时存在运行速度慢的问题。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于Qwen2.5 Coder 32b与其他模型（如Sonnet）的比较上。一部分人认为Qwen2.5 Coder 32b虽然有一些不足，但性价比高、有自身优势，仍然是不错的选择；另一部分人则认为它在某些方面不如其他模型。可能的原因是不同用户的使用场景、需求以及对模型性能的侧重点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型如果能在更多代码（不同语言）上进行训练将会受益更多。
  • 潜在影响：如果模型按照此方向改进，可能会提高模型在跨语言、多功能方面的性能，进而影响相关领域（如软件开发、逆向工程等）的工作效率和质量。

详细内容：

《关于 Qwen2.5 Coder 32b 的热门讨论》

最近，Reddit 上有一个关于 Qwen2.5 Coder 32b 模型的讨论引起了大家的关注。该帖子发布后，获得了众多的点赞和大量的评论。原帖主要探讨了这个模型发布一段时间后，用户对其的使用感受。像原帖作者就表示仍很喜欢它，主要用于代码重构任务，但有时相比使用 Sonnet，要花费更多精力去弄清楚一些东西，还需要一两个更多的提示才能得到想要的结果，进而质疑基准测试中的性能声明是否有点夸大。

这个话题引发了热烈的讨论，主要观点包括：

  • 有人认为没人说它比 Sonnet 好，它只是比 Gemini 和 4o 好。
  • 有人觉得 O1 非常擅长解决 Claude 处理不了的奇怪问题，在构建大型复杂应用时，把所有代码和错误信息提供给 O1 通常能很快解决。
  • 也有人表示 o1 更好。

同时，还有很多不同的声音：

  • 有人称在 [Continue.dev] 中使用，有足够的上下文时它相当有能力，但在 Mac 上 32B 因速度慢会影响使用，7B 用得更多。
  • 有人指出有时让 32B 做更大的任务，比如生成完整的测试套件。
  • 有人提到使用它通过 OpenRouter 进行聊天很开心，而且价格便宜，只有 Sonnet 推理失败时才需要。

在讨论中，也有一些共识，比如大家普遍认为虽然 Qwen2.5 Coder 32b 存在一些不足，但它免费且在某些方面表现不错，还是具有一定的价值。

不过，对于它的评价仍存在争议。有人觉得它很棒，显著提高了生产力；也有人因花费太多精力把模型拉回正轨而放弃使用。那么，Qwen2.5 Coder 32b 到底如何？或许还需要更多的实践和探讨。