原贴链接

该帖子仅提供了一个视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1j32p97.mp4），无实质可翻译内容

讨论总结

这是一个围绕Qwen 32b coder instruct能够较好驱动编码代理展开的讨论。原帖作者分享成果并给出相关信息，包括在特定平台添加修复优化后的运行情况、不同环境下的运行效果、即将发布的编辑内容以及github仓库地址等。评论者们表达了对这一成果的赞叹、认可，也有提出疑惑、分享类似成果或经验、进行技术询问、表达担忧等不同的观点，整体氛围积极向上且充满技术交流的氛围。

主要观点

  1. 👍 Qwen 32b coder instruct成功驱动编码代理运行良好
    • 支持理由：原帖作者称经过修复优化，且有示例视频为证。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对成果表示赞叹与认可
    • 正方观点：评论者称寻找类似事物已久，认为这是很棒的成果。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 认为演示内容简单且希望看到对比
    • 支持理由：觉得对于不使用C++编程来说只是简单演示，小模型对p5js可能用一个提示就能做到类似事情。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 RA - Aid可用于处理非代码的.md文件
    • 正方观点：原帖作者回复确认可以对不含代码的.md文件进行操作。
    • 反方观点：无。
  5. 😎 将自己开发的本地网络搜索解决方案作为Tavily替代品插入相关内容
    • 正方观点：原帖代码看起来易于添加。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 We’ve been adding a ton of fixes and optimizations for small models into [ra - aid.ai](http://ra - aid.ai) and it is finally starting to work fairly well!”
    • 亮点：体现了对ra - aid.ai进行优化改进后的积极成果。
  2. “🤔 This is awesome!”
    • 亮点：简洁表达对Qwen 32b coder instruct成果的赞叹。
  3. “👀 Any comparison? I don’t code in C++ and it seems to be just a simple demo.”
    • 亮点：提出对比需求并对演示内容表示疑惑。
  4. “😎 I searched for something similar for a long time.”
    • 亮点：表明对类似成果期待已久，侧面反映成果的价值。
  5. “👍 Yes, it should be able to do that.”
    • 亮点：对技术询问给出肯定答复。

情感分析

总体情感倾向是积极正面的。主要分歧点在于对演示成果的看法，部分人认为成果很棒，而有人觉得演示内容简单。可能的原因是不同评论者基于自身的技术背景、需求以及对相关技术的预期有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：将ollama集成到RA.Aid中的想法可能会引发后续讨论，包括集成过程中的技术细节、可能遇到的问题等。
  • 潜在影响：对AI编码领域可能有积极的推动作用，如为本地运行小代理的人开放编码代理、提供更多的工具和功能等，可能会激发更多人参与到相关技术的开发和应用中。

详细内容：

标题：Qwen 32b Coder Instruct 在编码代理方面表现出色引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于 Qwen 32b Coder Instruct 的帖子引发了众多网友的关注和热烈讨论。该帖子包含了丰富的内容，如相关视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1j32p97.mp4），截至目前已获得了大量的点赞和众多评论。

帖子引发的主要讨论方向包括对该模型性能的探讨、与其他类似工具的比较、运行所需的硬件配置、对其应用场景的疑问等。文章将要探讨的核心问题是：Qwen 32b Coder Instruct 究竟在编码领域能发挥多大的作用，以及它与其他竞品的差异。

讨论焦点与观点分析： 有人表示：“我们一直在为小型模型向[ra - aid.ai](http://ra - aid.ai)添加大量的修复和优化，现在终于开始运行得相当不错了！”有人分享了自己刚刚让其成功运行的经历。还有人提出疑问，如“这是完整的 fp16 模型还是量化的？需要多少 VRAM？有没有与不同量化版本的比较？”有人好奇这是否是 aider 的竞争对手或替代品。

有人认为这个模型非常酷，希望能分享演示所产生的代码，也有人觉得示例过于简单，希望看到解决多步骤问题的演示，比如设置一个 REST API 等。有人提到该模型可以创建一个完整的堆栈反应/TS 应用程序。

对于能否在特定文件目录中进行研究和编辑，有人表示应该可以做到。关于能否使用 ollama 作为端点，得到了肯定的答复，并提供了配置方法的链接。

有人担心给予 AI 二进制执行权限可能带来风险，也有人认为目前 LLM 还不足够智能成为威胁。

有人询问运行该模型的成本，得到的回答是对于 32b 模型来说成本微不足道。有人在尝试运行时遇到问题，得到了相关的解决建议。

有人询问该模型对大型多文件项目的处理能力，得到的答复是它就是为这种情况而设计的。

有人指出运行该模型所需的硬件配置要求较高。

讨论中的共识是大家对该模型的发展和应用充满期待，同时也希望能解决一些目前存在的问题。特别有见地的观点如对模型可能带来风险的担忧，丰富了讨论的深度。

总之，Reddit 上关于 Qwen 32b Coder Instruct 的讨论展现了大家对这一新技术的关注和思考，未来它的发展值得持续关注。