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我听说与Qwen 2.5编码指令版和完整的Deepseek r1版本相比，Deepseek r1的精简版不太适合编码。而且320亿参数的Qwen版本比700亿参数的Llama版本更好。完整的Deepseek r1是唯一比Claude sonnet 3.5更好的模型吗？如果我们能在本地运行320亿或700亿参数的模型，通过API使用Deepseek r1是否值得呢？

讨论总结

原帖探讨本地用于编码的最佳AI，评论者们纷纷发表自己的观点。一些人根据自己的使用经验推荐了不同的模型，如Qwen系列的不同版本、Codestral 22b、Llama 3.3 70b等；有人指出不同模型在不同方面的优劣，如遵循指令能力、代码生成能力等；也有人提出在讨论最佳AI时不应忽略编程语言这个因素；还有人对本地AI编码的意义提出质疑。总体氛围比较理性、客观，大家都在分享自己的见解。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 - 72B - Instruct遵循复杂指令能力更强
    • 支持理由：评论者通过比较Qwen2.5 - 72B - Instruct和Qwen2.5 - Coder - 32B得出该结论
    • 反对声音：无
  2. 🔥 在平衡速度、内存需求和质量的情况下，qwen 32b coder是最佳的本地运行模型
    • 正方观点：考虑到多种因素的平衡，qwen 32b coder表现最佳
    • 反方观点：无
  3. 💡 讨论本地编码最佳AI时不应忽略编程语言
    • 解释：以Mathematica代码为例说明编程语言对编码的影响
  4. 👍 Qwen Coder 70b目前在编码AI模型中处于领先地位
    • 支持理由：评论者根据个人经验做出评价
    • 反对声音：无
  5. 💡 最佳编码本地AI取决于使用场景
    • 解释：不同场景下可能需要不同的AI模型

金句与有趣评论

  1. “😂 Qwen2.5 - 72B - Instruct holds a hair advantage over Qwen2.5 - Coder - 32B.”
    • 亮点：形象地描述了两者之间的优势差异
  2. “🤔 Balancing speed, ram requirements and quality qwen 32b coder is the best model you can reasonably expect to actually run locally.”
    • 亮点：指出选择模型需要综合考虑多种因素
  3. “👀 In my experience Claude is the best.”
    • 亮点：强调个人使用体验的重要性
  4. “😉 Do not trust the rank, try it in your real work.”
    • 亮点：提醒不要轻信排名，要实际尝试
  5. “💡 what is the point on local AI for coding?”
    • 亮点：对本地AI编码的意义提出质疑

情感分析

总体情感倾向比较中立客观。主要分歧点在于不同模型的优劣评价，这是因为大家的使用场景、使用经验不同，导致对模型的要求和评价标准存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：特定模型组合与微调后的编码性能。
  • 潜在影响：对那些想要寻找最适合自己编码工作的AI模型的程序员有一定的指导意义，可能会影响他们对不同AI模型的选择。

详细内容：

《Reddit 上关于本地 AI 编码模型的热门讨论》

近日，Reddit 上一则题为“So what is now the best local AI for coding?”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖主要探讨了当前用于编码的各种本地 AI 模型的表现。

讨论焦点主要集中在不同模型的优劣对比上。有人指出 Qwen2.5-72B-Instruct 相比 Qwen2.5-Coder-32B 在遵循复杂指令方面稍有优势；有用户分享自己的经历，称 Athene V2 在生成成功代码的迭代次数上优于 Qwen 2.5，特别是在 C 语言方面。还有人提到 Qwen Coder 70b 是当前编码的王者，Qwen Coder 32b 则最适合多数工作站。

有人表示，在自己的个人体验中，Claude 是表现最好的，能够帮助解决花费数小时都未解决的问题，而 Qwen2.5 72b 位居第二。但也有人认为，即使是 DeepSeek R1 的完整版本在编码方面也不是特别出色，需要借助 Gemini Flash 2.0 Thinking 来修正错误。

对于不同模型的评价存在分歧。比如，有人认为 Phi - 4 在处理复杂指令时表现更好，而有人则认为速度、内存要求和质量平衡下，Qwen 32b coder 是能在本地实际运行的最佳模型。

讨论中的共识在于，模型的表现很大程度取决于具体的使用场景。特别有见地的观点是，不同编程语言下模型的性能可能存在差异。

在这场热烈的讨论中，到底哪个本地 AI 编码模型才是最优之选，仍无定论。但这场讨论无疑为大家提供了丰富的参考和思考方向。