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是否有更好的（参数<=32b）编码模型发布？

讨论总结

该讨论主要聚焦于是否存在比Qwen 2.5 coder（参数<=32b）更好的编码模型。参与者从不同角度对多种模型进行比较，包括模型在编码任务中的表现、运行所需的硬件条件、推理能力、上下文窗口大小等方面的优劣。同时也涉及一些模型的开放性、特定编程任务的适应性以及不同模型在不同场景下的使用建议等话题，整体讨论氛围理性且专业。

主要观点

  1. 👍 开源的Full - fat Deepseek很强
    • 支持理由：已作为开源权重发布且性能显著。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 在本地用普通设备运行时Qwen - Coder 32B仍较优
    • 正方观点：在普通业余设备上运行，没有能超越它的模型。
    • 反方观点：部分32B推理模型在编码方面比Qwen 2.5 Coder 32B更好，但存在耗时过长等问题。
  3. 💡 Qwen 2.5 coder在不考虑推理型LLMs时是最好的
    • 解释：推理型LLMs虽可能更好，但等待其思考的时间过长。
  4. 💡 Phi - 4 - 25B在代码生成方面表现良好
    • 解释：评论者通过自身使用发现其在代码生成方面表现不错。
    • 反对声音：存在上下文小、通用模型能力差等问题。
  5. 💡 模型好坏取决于使用方式和用途
    • 解释：不同的使用场景和目的会影响模型的评价。

金句与有趣评论

  1. “😂 Full - fat Deepseek has since been released as open weights and that’s significantly stronger.”
    • 亮点：直接表明Deepseek的强大之处在于开源权重发布且性能强。
  2. “🤔 But if you’re like me, then no, nothing has been released that really holds a candle to Qwen - Coder 32B that can be run locally with a reasonably modest hobbyist machine.”
    • 亮点：强调了Qwen - Coder 32B在普通本地设备运行方面的优势。
  3. “👀 I love how Claude 3.7 without reasoning beats gtp models with reasoning.”
    • 亮点：对Claude 3.7无推理胜过有推理的gtp模型这一现象表达独特看法。
  4. “😎 Qwen produces better code but deepseek sometime finds some good ideas.”
    • 亮点：对比了Qwen和Deepseek在编码方面的表现。
  5. “🤨 My default go - to is Qwen2.5 32B in 4bit. It’s a very good trade - off between speed and quality.”
    • 亮点：阐述了Qwen2.5 32B（4bit）在速度和质量上的权衡优势。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观，主要分歧点在于不同模型的优劣比较，如Qwen 2.5 coder是否是最好的编码模型（<=32b参数）。产生分歧的原因在于不同模型在不同场景下（如本地运行、编码类型、是否推理等）各有优势，参与者根据自己的使用经验和需求对模型进行评价，从而形成不同观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在不同编程语言（如C++）上的编码能力差异，以及如何根据编程任务类型选择模型。
  • 潜在影响：对人工智能在编码领域的应用和发展提供参考，影响开发者对不同编码模型的选择和使用策略，可能促使相关模型开发者改进模型以提升在特定场景下的性能。

详细内容：

标题：关于 Qwen 2.5 Coder 是否仍是最佳编码模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“Is qwen 2.5 coder still the best?”的帖子引发了广泛关注。该帖子询问在编码领域，是否有比 Qwen 2.5 Coder （参数<=32b）更好的模型出现。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于各种编码模型的性能、特点以及适用场景的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在不同模型的优势与劣势。有人认为，Full-fat Deepseek 作为开放权重模型更强，但对于一些用户来说，能在本地用普通业余设备运行的 Qwen - Coder 32B 仍无可替代。比如，Mistral Small 24B 和 Llama 3.3 70B 虽有一定优势，但也存在不足。有人指出 Deepseek 1.5B 表现不佳，Qwen coder 2.5 3B 是最低要求。

有人分享个人经历，比如[beedunc]正在组装设备，在等待 GPU 电缆时仅用旧 CPU 测试了 LLMs，发现即使是 Qwen 2.5 coder 14b 也相当可用。

有趣的观点如[ttkciar]提到每当提起 Phi-4 就会被默默点踩，引发对这种现象原因的猜测。

对于 Qwen 2.5 Coder 的评价存在分歧。有人认为它在某些方面表现出色，如[AppearanceHeavy6724]表示 Qwen 2.5 Coder 在编程相关的事实知识方面表现优秀，能处理如 6502 基于计算机的复古编码。但也有人如[DrVonSinistro]认为参数数量在离线 LLM 中至关重要，目前没有低参数模型能超越高参数模型。

总之，关于 Qwen 2.5 Coder 是否仍是最佳编码模型的讨论仍在继续，各方观点丰富多样，尚无定论。但这样的讨论无疑为编码模型的选择和应用提供了更多思考的角度。