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在Copilot Arena的最新排名中，Deepseek V2.5（FIM）以1028的Arena分数达到了首位，超过了Claude 3.5 Sonnet和Codetral等强劲的竞争对手，成为排名最高的AI编码助手。排行榜与现有的评估有所不同，特别是在静态基准测试中，较小的模型相比于实际开发工作流程表现更好。与之前的基准测试相比，Copilot Arena涵盖更多的编程语言（PL）、自然语言（NL）、更长的上下文长度、多种任务类型以及各种代码结构。数据来源：X 排行榜 论文

讨论总结

主题是Deepseek V2.5在Copilot Arena成为排名第一，主要观点包括对Deepseek V2.5本身性能的评价、与其他模型的比较、对排名的看法（如怀疑排名的时效性、某些模型未在排名中出现等），还有一些是关于模型应用整合和对专业术语的疑问解答等。总体氛围比较偏向理性的技术讨论。

主要观点

  1. 👍 Deepseek V2.5有一定优势
    • 支持理由：如在编码挑战中比QWEN2.5 Coder 32B要好很多，有运行能力等。
    • 反对声音：有评论认为Claude 3.5 Sonnet比它更好。
  2. 🔥 对Codestral排名表示怀疑
    • 正方观点：用过Codestral 24.05版本觉得很差，所以怀疑其排名。
    • 反方观点：无（未在评论中体现）
  3. 💡 对Deepseek V2.5排名第一感到惊讶并遗忘其存在
    • 解释：有人表示没想到这个版本能排名第一，甚至都忘记有这个版本了。
  4. 💡 Deepseek V2.5相对较小很有趣
    • 解释：这一特点被评论者指出并认为有趣。
  5. 💡 排名可能存在时效性问题
    • 解释：有人质疑Deepseek V2.5排名第一持续几个月且排名未更新。

金句与有趣评论

  1. “😂 我从未见人谈论过它，但R1有FIM训练，其效果就算不更好也至少应同样好。”
    • 亮点：提出R1的FIM训练情况，对其效果进行推测。
  2. “🤔 BlueSwordM：Wait what? There was a Deepseek V2.5 1210 release? Mark me surprised, I forgot this existed.”
    • 亮点：表达出对Deepseek V2.5版本的惊讶与遗忘，反映出大众对该版本的关注度。
  3. “👀 看到Codestral 24.05排名如此之高，反正让我对那个排行榜持怀疑态度。”
    • 亮点：直接表达对Codestral排名的怀疑态度。
  4. “😎 Deepseek V2.5 1210 is very good.”
    • 亮点：简单直接地肯定Deepseek V2.5 1210的性能。
  5. “🤓 Isn’t that pretty old? It has been in first place for a few months and the rankings have not been updated since.”
    • 亮点：对Deepseek V2.5排名第一的时效性提出疑问。

情感分析

总体情感倾向比较中立，主要分歧点在于Deepseek V2.5是否真的配得上第一名的排名。部分人认为它表现不错，而另一部分人则对其排名表示怀疑，可能的原因是大家使用不同版本的模型有不同体验，以及对排名体系的标准和时效性存在不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨Deepseek V2.5与vscode自动补全的整合方式，以及Claude 3.7未出现在排名中的原因。
  • 潜在影响：如果对排名的质疑得到更多关注，可能会促使相关排名体系进行优化或者重新评估，对AI编码助手领域的评价标准产生一定影响。

详细内容：

《Deepseek V2.5 在 Copilot Arena 中登顶引发热议》

在最新的 Copilot Arena 排名中，Deepseek V2.5（FIM）以 1028 的 Arena 得分位居榜首，力压 Claude 3.5 Sonnet 和 Codetral 等强劲对手，成为排名最高的 AI 编码助手！此帖获得了众多关注，引发了大量讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 R1 有 FIM 训练，效果应该不差，而且更容易找到提供商。但看到 Codestral 24.05 排名如此之高，让人对该排行榜产生怀疑，因为之前的版本表现不佳，比如 Mistral 在 FIM 训练中有错误。也有人表示 Codestral 并不差，新版本在某些情况下让人惊喜，比如有人说自己使用 codestral 2501 进行 FIM 效果不错且价格实惠。不过，也有人指出 Codestral 在算术计算方面存在缺陷，容易出错。有人好奇 Deepseek V2.5 1210 与 Qwen 32B 相比如何，有人认为 Deepseek V2.5 1210 比 QWEN2.5 Coder 32B 好很多，但只比 QWEN2.5 72B Instruct 好一点。还有人发现 deepseek coder v2 lite 性能与 qwen coder 14b 相当，但速度快 3 倍。有人认为 2.5 版本的运行效果稍好，也有人觉得 sonnet 比 R1 更好。有人表示无法访问相关的 URL，有人询问 FIM 是什么意思。有人好奇如何将其与 vscode autocomplete 集成。

总之，对于 Deepseek V2.5 的表现，大家观点不一，既有对其表现的肯定，也有对排行榜和相关性能对比的质疑和讨论。