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为了在离线时不会感觉（相较于Claude 3.5 Sonnet等最先进的模型）太受限制

讨论总结

帖子作者询问在搭乘12小时航班且设备为M4 Max 128GB的情况下，2024年12月最佳的本地编码模型。评论者们从不同角度进行了回复，有人推荐了具体的模型如deepseek - coder - v2 - lite - instruct、qwen2.5 - coder - 32b - instruct等，也有人提出模型的选择与编程语言有关，还有人给出了一些备用方案或提出设备电量相关的建议，整体氛围积极友好，大家分享自己的经验和见解。

主要观点

  1. 👍 推荐deepseek - coder - v2 - lite - instruct和qwen2.5 - coder - 32b - instruct作为本地编码模型
    • 支持理由：回复者拥有相同机器且使用体验良好，模型为8b量化。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 推荐Qwen2.5 - coder 32B和Qwq 32B用于离线编码
    • 正方观点：推荐者自己构建了相关MacOS应用且经常使用。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 最佳本地编码模型的选择与编程语言相关
    • 例如Codestral适用于网页开发中的部分场景，但在Swift + SwiftUI方面表现不佳。
  4. 💡 建议下载多种本地编码模型，若本地模型不可用可购买飞机Wi - Fi使用其他模型
    • 支持理由：有模型备用好过需要时没有。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 携带M4 Max 128GB搭乘12小时航班应多带电池包
    • 支持理由：该GPU满负荷使用时电池消耗快。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 我发现deepseek - coder - v2 - lite - instruct和qwen2.5 - coder - 32b - instruct，都是8b量化的，是我的“首选”本地模型。”
    • 亮点：直接给出推荐的本地模型并强调8b量化的特性。
  2. “🤔 +1 Qwen 2.5 coder。我用7B来获取快速/简单问题的答案，用更大的模型来处理更长/更难的问题。”
    • 亮点：分享了使用Qwen 2.5 coder处理不同难度问题的经验。
  3. “👀 我构建了一个MacOS应用，其功能为聊天界面并连接到LMStudio，先运行Qwq，再用其响应自动提示Qwen2.5。”
    • 亮点：介绍了自己构建的MacOS应用的功能及运行逻辑。
  4. “😂 下载它们所有(llama3.3, qwen2.5 - coder, deepseek - coder, qwq等)，如果它们不行，那就购买飞机Wi - Fi并再次使用更大的模型。”
    • 亮点：提供了本地模型和飞机Wi - Fi使用的综合建议。
  5. “🤔 我使用Codestral进行所有的网页开发工作（API驱动的后端、VueJS前端），但它在Swift + SwiftUI方面不是很好，因为知识太旧（2023年3月的）。”
    • 亮点：指出模型在不同编程语言中的表现差异。

情感分析

[整体情感倾向积极，大家积极分享自己的经验和建议。主要分歧点较少，可能是因为这是一个较为专业性的话题，大家更多是基于自身经验分享，并没有太多相悖的观点，主要是从不同角度给出关于本地编码模型的信息，例如推荐不同的模型、考虑编程语言差异、设备电量等因素]

趋势与预测

  • 新兴话题：[可能会有更多关于模型基准测试以及与其他模型对比的讨论，因为有评论者提出了这方面的需求]
  • 潜在影响：[对相关编程人员在选择本地编码模型时提供更多参考，尤其是在离线或特定设备场景下]

详细内容：

标题：准备搭乘 12 小时航班，如何选择最佳本地编码模型？

在 Reddit 上，有这样一个热门讨论帖：“About to board a 12h flight with a M4 Max 128GB. What’s the best local coding model, as of December 2024, should I download?” 此帖获得了众多关注，引发了大家的热烈讨论。主要的讨论方向是针对在离线状态下，如何选择适合的本地编码模型以满足不同的需求。

讨论的焦点观点众多。有人表示，拥有相同机器的情况下，deeplseek-coder-v2-lite-instruct 和 qwen2.5-coder-32b-instruct 这两个 8b 量化的模型是“首选”。还有人指出，Qwen 2.5 coder 的 7B 模型可用于快速回答简单问题，更大的模型则用于处理更复杂的问题。有人分享道：“Qwen2.5-coder 32B 和 Qwq 32B 可以在一个模型无法解决问题时，为思考解决方案提供思路。我构建了一个 MacOS 应用，基本上就是一个聊天界面，它连接到 LMStudio 并首先运行 Qwq，然后使用其响应自动提示 Qwen2.5。我现在经常使用它。我正在考虑将其发布并开源。” 有人好奇这些模型与 IDE（Cline/Continue）的连接效果如何。也有人认为选择模型取决于编程语言，比如在进行网页开发工作时使用 Codestral 效果不错，但在 Swift + SwiftUI 方面表现不佳，因为知识更新不够及时。还有人建议全部下载模型，以防万一。有人提到要准备多个电池组，因为 GPU 全速运行时电池消耗很快，也有人表示带上充电器以防有电源插座可用。有人希望能分享相关模型的基准测试和与 Sonnet 的对比情况。

在讨论中，大家对于不同模型的适用场景存在一定的共识，比如根据具体的编程需求和语言来选择。一些独特的观点，如构建专门的应用来优化模型使用，丰富了讨论内容。但对于某些模型的性能和适用性仍存在争议。

总之，这次关于离线状态下选择本地编码模型的讨论，为有类似需求的人提供了丰富的参考和思考方向。