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感觉这个模型被忽视了，不知道它是不是经过微调的。我测试小型编码模型的时候，首先会用‘制作一个单页面现代计算器’这个任务来测试。大多数模型很难将每个按钮都放在合适的位置，布局通常很糟糕，但AceInstruct - 7B做得很好。然后我使用第二个提示：‘用Python制作一个Windows应用，有一个简单的界面，包含三个按钮，点击第一个按钮变成绿色，点击第二个按钮变成蓝色，点击第三个按钮变成红色，按钮自身会变色’。同样很简单的任务，但大多数小模型都很吃力，AceInstruct - 7B能完成并且能很好地根据要求做出改变，比如让它做出改变时，它会给出更新后的代码且不会出现导致错误的奇怪更改。只是想分享这个，还有72B版本的，我会尝试找到方法测试它的编码能力，我觉得会很厉害。编辑：AceInstruct系列包括AceInstruct - 1.5B、7B和72B，是用Qwen改进的。这些模型使用通用的SFT数据集在Qwen2.5 - Base上进行微调。这些数据集也用于AceMath - Instruct的训练。AceMath - Instruct专门用于数学问题，而AceInstruct用途广泛，可应用于多个领域。在编码、数学和常识任务中的基准评估表明，AceInstruct的性能与Qwen2.5 - Instruct相当。

讨论总结

原帖分享了在编码测试中发现AceInstruct - 7B表现良好但鲜有人提及的情况。评论讨论涉及多个方面，有对模型众多容易错过重大突破的感慨，也有对AceInstruct - 7B具体版本和性能的评价，还涉及编码工作中模型的使用情况以及不同模型间的比较，同时也出现了因为资源优势而忽视小模型的观点等，总体氛围比较理性和专业。

主要观点

  1. 👍 现在模型和项目众多，容易错过重大突破。
    • 支持理由：如今AI领域发展迅速，每天都有新项目和模型诞生，数量太多导致即使有变革性的突破也可能被忽视。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 AceInstruct - 7B没有特定版本且非STEM性能不明确，但仍有一定趣味性。
    • 正方观点：虽然存在版本缺失和性能不明确的情况，但在编码方面表现不错所以有趣。
    • 反方观点：无
  3. 💡 编码工作中编码助手的使用多于聊天机器人。
    • 解释：随着编码需求的发展，人们更多地在编码工作中借助编码助手而非聊天机器人。
  4. 💡 小于70B的模型在Cline / Roo Code方面表现不好。
    • 解释：评论者根据自己的使用经验得出该结论。
  5. 💡 Qwen coder 32B能满足很多需求。
    • 解释：在评论者的使用场景下，Qwen coder 32B在很多方面都表现良好。

金句与有趣评论

  1. “😂 There’re too many models and projects these days, so even the complete game - changing breakthroughs are often missed completely”
    • 亮点：生动地表达出由于模型和项目过多而容易错过重大突破的无奈。
  2. “🤔 no 14b, no 32b, unclear performance for non - stem. still interesting.”
    • 亮点：简洁地指出AceInstruct - 7B的版本和性能情况，同时表明自己对它的态度。
  3. “👀 更多人使用编码助手进行编码，而非聊天机器人。”
    • 亮点：直观地反映出编码工作中的工具使用倾向。

情感分析

总体情感倾向比较中性。主要分歧点较少，部分存在不同观点的如对AceInstruct - 7B的评价，但也未形成激烈的争论。可能的原因是大家更多地在分享自己的使用体验和观点，没有强烈的立场冲突。

趋势与预测

  • 新兴话题：AceInstruct - 7B与其他模型如Deepseek distills的性能比较可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对AI模型在编码领域的优化和选择有一定的参考意义，可能影响相关开发者和使用者对模型的选择和使用方式。

详细内容：

标题：被忽视的优秀小型编码模型 AceInstruct-7B 引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，有一个关于小型编码模型 AceInstruct-7B 的帖子引起了众多关注，获得了大量的点赞和评论。原帖作者称在测试众多小型编码模型时，惊喜地发现 AceInstruct-7B 表现出色。比如让其制作一个现代的 HTML 计算器，大多数模型布局糟糕，但 AceInstruct-7B 做得很好；还有用 Python 制作一个有简单界面和特定按钮变色功能的 Windows 应用，它也能出色完成任务，并且能根据要求进行修改，给出无错误的更新代码。此外，作者还提到了该模型的 72B 版本，并表示会尝试测试。

这个帖子引发了多个方向的讨论。有人认为如今模型和项目众多，即便有重大突破也常被忽视。比如有用户说：“现在每天都有新东西，很难跟上节奏，我觉得这是因为 AI 越先进，帮助人们在更短时间内做出更多东西，这是可以理解的。”还有人提到一些相关模型，如 GRPO 一年前就已发布，最近才受到关注。

对于小型编码模型的性能和应用，大家观点不一。有人认为小型模型在某些情况下无法与特定工具配合，如“小型模型无法理解 Cline 的工作流程提示和输出模式，大型模型则没有这个问题。所以规模确实很重要。”也有人分享个人经历，“我在 GTX 1650（笔记本）上用 4GB VRAM 运行 Ollama，所以 7B 模型是我的上限。”还有人认为虽然小型模型有不足，但专门针对编码训练的小型模型可能就足够好。

在众多讨论中，也有关于一些术语的疑问，比如“什么是 trl？”就引发了大家的思考。

究竟小型编码模型在实际应用中的表现如何，能否满足用户的需求，还需要进一步的探讨和实践。但这次的讨论无疑让我们对小型编码模型有了更深入的思考。