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既然有了DeepSeek和新的Claud Sonnet 3.7，你认为Qwen模型仍然表现良好吗，特别是考虑到它与其他模型相比的规模时？

讨论总结

该讨论主要围绕Qwen2.5 Coder 32b是否仍然是一个好的编码模型展开。评论者们从不同角度进行了分析，包括与其他模型如DeepSeek、Claud Sonnet 3.7的比较，在不同编码任务中的表现，本地运行的情况等，整体氛围既有理性分析，也存在一些争议。

主要观点

  1. 👍 Qwen模型比Codestral好
    • 支持理由：未明确提及具体原因，但直接表明比Codestral好。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Qwen2.5 Coder 32b在其规模下是最好的编码模型
    • 正方观点：适合在本地运行，对于日常编码任务够用。
    • 反方观点：有评论者认为该模型不是一个好的编码模型，如在大型项目中上下文长度不够等。
  3. 💡 Qwen2.5 Coder 32b的8bpw exl2量化版本适合小型快速的编码工作
    • 支持理由：在处理小型任务时速度快且有用。
    • 反对声音：无。
  4. 👍 模型好坏具有主观性
    • 支持理由：不同用户需求不同，如Qwen模型虽性能不及部分模型，但可本地运行。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 本地模型对编码助手而言在严肃任务上作用不大，云服务性价比更高
    • 正方观点：云服务在延迟、速度和成本效益方面表现更好。
    • 反方观点：有评论者认为本地模型可用于娱乐和学习，也有其价值。

金句与有趣评论

  1. “😂 当然它（Qwen模型）比更大的模型弱，但比Codestral好，除了上下文长度。”
    • 亮点：简洁地对比了Qwen模型与其他模型的优劣。
  2. “🤔 我对7b和14b模型非常满意；我只是相应地保持期望，并将其用作智能文本编辑器，而不是“当我不能编码时为我编写一个完整的视频游戏”。”
    • 亮点：提出了合理使用Qwen模型的方式。
  3. “👀 当你做任何严肃的事情时，它们（本地模型）与其说是有帮助，不如说是浪费时间。”
    • 亮点：观点较为激进，突出本地模型在严肃任务上的不足。
  4. “😂 People seem to ignore this fact, not only you can extend it to 128k, but it almost don’t degrade (compared to other 128k models).”
    • 亮点：指出了Qwen coder 32b在上下文长度扩展方面被忽视的优势。
  5. “🤔 我个人，与同尺寸的推理模型相比更喜欢它，因为在编码时，我不太想看着它喋喋不休地讲述它将如何回答，而只想要一个答案。”
    • 亮点：从个人使用偏好角度阐述对Qwen2.5 Coder 32b的喜爱。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。部分评论者对Qwen2.5 Coder 32b持肯定态度，认为在其规模下表现不错、适合本地运行等；部分评论者持否定态度，觉得它不是一个好的编码模型。主要分歧点在于对模型性能的评价标准不同，一些人从本地运行的便利性出发，一些人从与其他模型对比的性能优劣出发，还有些人从自己的使用体验（如在特定任务中的表现）出发。

趋势与预测

  • 新兴话题：将GRPO添加到qwen构建推理模型以及如何计算上下文令牌大小等可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对编码模型的选择和使用产生影响，用户可能会根据模型的性能、是否开源、本地运行等因素重新评估适合自己的编码模型。

详细内容：

标题：Qwen2.5 Coder 32b 模型在编程领域的表现引发Reddit热议

在Reddit上，一篇关于“Qwen2.5 Coder 32b 是否仍是编码的良好模型”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要探讨了在已有DeepSeek和新Claud Sonnet 3.7等模型的情况下，Qwen模型的表现如何，尤其是在规模上与其他模型对比的情况。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为，Qwen2.5 Coder 32b 相对于更大的模型来说较弱，但比codestral好，适用于一些简单的编码任务，比如生成样板代码、快速完成小的工作或者熟悉流行框架等，可作为智能文本编辑器。有人常运行 8bpw exl2 quant 的 Coder 32B，认为其在本地设备上运行速度快，对短代码任务很有用。但也有人指出，对于需要大量上下文的长代码任务，该模型表现不佳。 有人觉得“好”的定义很主观，Qwen2.5 Coder 32b 在性能上无法与封闭源或大型参数模型如Deepseek v3相比，但很多人可以在只有 24GB 显卡的本地运行它。有人根据不同的使用场景，在不同模型间切换使用。 有人表示，使用本地模型的原因包括隐私、无需联网以及独立感。但也有人认为，对于严肃的编码任务，本地模型相比云服务的模型，如GitHub copilot，更像是玩具，云服务在速度和效率上更具优势。 有人分享自己使用Qwen2.5 Coder 32b进行代码建议的个人经历，称其运行速度快。也有人指出模型的上下文长度限制问题，有人认为 32k 不够，至少需要 4 倍。但也有人表示，Qwen coder 32b 有 128k 上下文且几乎不降级。

讨论中也存在一些共识，比如对于简单任务，Qwen2.5 Coder 32b 是有用的。

特别有见地的观点是，有人认为能否用好小型模型是对人类的一种考验，熟练的提示者甚至能用小型模型达成目标。

总之，关于Qwen2.5 Coder 32b 模型是否是好的编码模型，大家观点不一，但都从不同角度进行了深入的讨论和分析。