对于我们这些拥有中等水平GPU(显存10 - 20GB)的人来说,目前哪些顶级开源模型最适合首先用于本地编码助手?
讨论总结
这个讨论围绕着中等水平GPU(10 - 20gb VRAM)用于本地编码助手的开源模型展开。大家纷纷推荐自己认为合适的模型,如Qwen2.5 Coder 14B、Codestral等,也提到了不同模型在不同场景下的适用性,包括在特定VRAM范围的选择,还对一些模型是否为蒸馏模型、精度损失等情况进行了说明,同时也将开源模型与Claude进行了比较。整体氛围比较理性,大家积极分享自己的经验和观点。
主要观点
- 👍 推荐Qwen2.5 Coder 14B作为中等GPU用于本地编码的开源模型。
- 支持理由:评论者在使用中发现适合中等GPU做本地编码助手。
- 反对声音:无。
- 🔥 开源本地编码助手模型与Claude相比表现不佳。
- 正方观点:Claude有更好的性能表现。
- 反方观点:开源模型也有各自的优势场景,如微调等。
- 💡 不要轻视1.5和3b模型。
- 解释:1.5和3b模型在vscode的continue扩展上能实现很好的编码辅助功能。
- 💡 可以在M4 Pro Mini上运行Qwen 2.5 32B Coder并达到一定的速度。
- 解释:评论者亲测可以在该设备上运行并给出每秒获得令牌数量。
- 💡 VRAM在16 - 20gb可尝试Qwen2.5 Coder 32B低量化版本。
- 解释:根据VRAM的大小给出了可尝试的模型版本。
金句与有趣评论
- “😂 tengo_harambe:Qwen2.5 Coder 14B”
- 亮点:简洁地推荐了模型。
- “🤔 Ok_Mine189:What he said. Though if you’re in the 16 - 20 gb range then you can try lower quants of Qwen2.5 Coder 32B.”
- 亮点:在他人推荐基础上补充了不同VRAM范围可尝试的版本。
- “👀 jstevewhite:I’ve tested a few… I don’t think it’s a dramatic change.”
- 亮点:对模型进展的看法表达明确。
- “🤔 neutralpoliticsbot:Truthfully they all suck. Compared to something like Claude”
- 亮点:大胆表达对开源模型与Claude比较的看法。
- “😂 我想要提出一些细微差别,显然更大的模型通常更好,但不要小瞧1.5和3b模型。”
- 亮点:强调小模型的价值。
情感分析
总体情感倾向比较中性客观。主要分歧点在于开源模型和Claude的比较,一方认为开源模型表现不佳,另一方则认为开源模型在特定场景下有自身价值。可能的原因是大家使用场景和对模型性能评判标准不同。
趋势与预测
- 新兴话题:不同系统提示对模型编码表现的影响。
- 潜在影响:可能促使更多人去测试不同提示下的模型,进而影响模型在本地编码助手领域的选择。
详细内容:
标题:当前用于编码的最佳小型模型引发的热门讨论
在 Reddit 上,有一个关于“对于拥有中等水平 GPU(10 - 20GB 显存)的用户,哪些是本地编码助手应首先尝试的顶级开源模型?”的热门帖子,获得了众多关注,评论众多。
讨论的焦点主要集中在不同模型的特点和适用情况。有人提到 Qwen2.5 Coder 14B,认为它值得一试。还有人表示,如果显存处于 16 - 20GB 范围,可以尝试低量化的 Qwen2.5 Coder 32B。有用户分享称 exl2 32b 能在其 16GB 的显存中运行,并且正在尝试构建自动化编码基准管道,还提供了相关链接32b exl2 3.5 。
有人好奇某些新模型是否极大改变了本地使用的可行性。有人测试了一些模型后认为,在较低层级,并未发现新模型比 Phi-4 配合适当的系统提示更好。也有人提出,虽然通常更大的模型更好,但 1.5B 和 3B 模型也不容小觑,比如能在 vscode 中获得令人惊喜的功能性 Python 代码和多行自动补全功能。
有人认为 Qwen2.5 Coder 14B 不是提炼的,而 R1 对其进行提炼训练试图优化,对于哪种模型在编码方面更出色存在争议。有人提到可以尝试两种模型。还有人指出 Codestral、qwen-2.5-32B-coder 等在 Openrouter 上基本免费,若担心隐私,venice.ai 有不记录日志的 qwen 32B 编码器。
不过,也有人直言所有模型都很差,与 Claude 相比相形见绌。有人分享个人经历称经常使用 Cline,发现通过切换能获得最佳结果,复杂情况用 Claude,微调时用 Codestral,因为 Claude 会无故更改全部代码。
这场讨论展现了大家对于不同编码模型的看法和经验分享,为寻找适合自己的编码模型提供了丰富的参考。但究竟哪种模型才是最优选择,仍需根据个人需求和实际体验来判断。
感谢您的耐心阅读!来选个表情,或者留个评论吧!