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我正在尝试列出所有被推荐用于编码和开发流程的AI模型。

讨论总结

这是一个关于编码和开发过程中推荐使用的AI模型的讨论。网友们纷纷分享自己的经验，涉及到不同的AI模型在代码生成、解释、不同任务分工（如前端、后端、故障排除等）以及不同语言中的应用，也探讨了模型的一些局限性，如本地模型的不足等。

主要观点

  1. 👍 在编码和开发相关任务中使用多种AI模型
    • 支持理由：不同模型在不同任务场景下各有优劣，如Qwen - 2.5 - coder适用于短问题，本地模型在长文本情境下表现不佳。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 推荐Qwen2.5 - Coder - 32B用于代码生成，Phi - 4用于代码解释
    • 正方观点：Qwen2.5 - Coder - 32B在代码生成方面表现良好，Phi - 4能很好地解释代码。
    • 反方观点：无
  3. 💡 前端推荐使用Claude，后端推荐使用gpt4o，故障排除推荐使用gpt4，快速想法推荐使用qwen32b q4
    • 解释：针对编码开发中的不同任务需求推荐不同模型，以提高效率。
  4. 💡 正确的提示对Qwen2.5 - Coder - 32B和Mistral - Small - 2501这两个模型的表现有积极影响
    • 解释：合适的提示有助于模型更好地完成编码和开发任务。
  5. 💡 Qwen2.5 72B Instruct适合长代码生成等任务，Qwen2.5 32B Coder Instruct适合样板代码等任务
    • 解释：这两个版本的Qwen2.5模型根据自身特性在不同的编码任务中有良好表现。

金句与有趣评论

  1. “😂 I use Claude 3.5 Sonnet, GPT - 4o, o1, o3 - mini.”
    • 亮点：简洁地列出自己使用的AI模型。
  2. “🤔 Qwen2.5 - Coder - 32B to generate code, and Phi - 4 (with its massive 128K context) to explain code.”
    • 亮点：明确指出两个模型分别在代码生成和解释方面的作用。
  3. “👀 Claude 3.5 > Gemini 2 flash pro > o1 > o3 - mini > Gemini 2 flash > 4o.”
    • 亮点：给出了编码和开发过程中推荐的AI模型顺序。
  4. “😂 Front end: Claude. Backend: gpt4o. Troubleshooting: gpt4. Quick idea: qwen32b q4.”
    • 亮点：针对不同任务给出明确的模型推荐。
  5. “🤔 I used to use Llama3.3 a lot, but honestly Qwen 72B writes better code for the most part; it also reasons better, presents data better, and I’ve generally found it to be better in my use cases.”
    • 亮点：通过与Llama3.3对比，体现出Qwen 72B在多方面的优势。

情感分析

总体情感倾向积极，大家都在积极分享自己的使用经验和推荐模型。主要分歧点在于不同人对不同模型的偏好，例如有人更倾向于Mistral - Large而非Qwen2.5 - Coder.32B，可能是因为各自的使用场景和对模型性能的不同要求导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：对不同版本模型（如Mistral - Large的不同版本）的性能比较可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：对开发者在选择AI模型辅助编码开发方面提供更多参考，有助于提高开发效率。

详细内容：

标题：Reddit 热议：编程开发中首选的 AI 模型

在 Reddit 上，一个题为“您当前用于编码的首选 AI 模型是什么以及原因？如果您针对特定开发相关任务使用多个模型，请列出它们”的帖子引起了广泛关注。该帖子旨在整理推荐用于编码和开发过程的所有 AI 模型，获得了众多用户的积极参与和讨论，点赞数和评论数众多。

讨论的焦点主要集中在各种 AI 模型的特点和应用场景。有人表示使用 Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o、o1、o3 - mini 等，认为 Qwen - 2.5 - coder 对于简短问题还可以，但本地模型在处理长上下文时表现一般。有人推荐 Qwen2.5-Coder-32B 用于生成代码，Phi-4 用于解释代码，不过也有人认为 Phi-4 在代码生成能力方面存在问题，但修复后表现出色。

有用户分享道：“An interesting thing in phi - 4 is that I use it at 32k context all the time. In my completely unscientific testing it works better at 32k than most of the models that are supposed to work with 32k. It does work better at 16k, but all models do.”

有人认为 Phi - 4 不是一个好的编码模型，相比之下 Qwen2.5 - Coder - 14b 更好。还有用户提到不同模型在不同任务中的表现，如前端使用 Claude，后端使用 gpt4o 等。

讨论中也存在一些共识，比如认为某些模型在特定场景下具有优势，但对于不同模型的优劣仍存在争议。特别有见地的观点是有人指出在使用本地模型时要降低期望，它们更适合作为编码助手，而非直接生成完整可用的解决方案。

总之，Reddit 上关于编程开发中 AI 模型的讨论丰富多样，为开发者们提供了多角度的思考和参考。但究竟哪个模型才是最适合自己需求的，还需要根据具体情况进一步探索和实践。