原贴链接

过去几年大家都在用Claude和OpenAI作为编码助手，但从下面的实时代码基准评估来看，7B参数变体的性能优于Claude 3.7 Sonnet和GPT - 4o。这些模型是许多工程师在Cursor和VSCode等应用中的日常工具，但如果我们有本地选项的话又会怎样呢？在这篇博文中，我们将向您介绍如何组合这些工具： - OlympicCoder 7B（来自LMStudio社区的4位GGUF版本） - LM Studio（一个简化运行AI模型的工具） - VS Code - Continue（一个用于本地模型的vscode扩展）https://huggingface.co/blog/olympic - coder - lmstudio

讨论总结

原帖介绍了OlympicCoder - 7b、LMStudio和VSCode组合用于本地编码且性能超过Claude 3.7 Sonnet和GPT - 4o，引发了广泛讨论。部分评论者强烈反对原帖观点，认为OlympicCoder - 7b远不如Claude 3.7 Sonnet，原帖是吸引点击的内容，但也有评论者指出在特定编程任务中OlympicCoder - 7b有优势，还有人提供了关于OlympicCoder - 7b的更多技术信息，也有对原帖表示赞同、提出质疑或补充其他相关内容的评论。

主要观点

  1. 👎 OlympicCoder 7B远不如Claude 3.7 Sonnet
    • 支持理由：从任何角度都无法相比
    • 反对声音：在特定任务中有优势
  2. 🔥 原帖可能是吸引点击的内容
    • 正方观点：OlympicCoder 7B和Claude 3.7 Sonnet不在一个层级，所以是噱头
    • 反方观点：原帖有一定的事实依据，如特定任务中的优势
  3. 💡 在特定任务中OlympicCoder 7B有优势
    • 解释：虽然整体不如Claude 3.7 Sonnet，但特定编程任务中表现更好
  4. 💡 不同问题可以使用不同模型
    • 解释：针对不同类型的问题，可以选择不同的模型来应对
  5. 💡 模型基于C++解决方案后训练是优势
    • 解释：与多数专注于Python和JS的模型不同

金句与有趣评论

  1. “😡 OlympicCoder 7B Is absolutely, in no way, in any planet, on any fuckin moon or star dust even remotely as good as Claude 3.7 Sonnet.”
    • 亮点：表达了对OlympicCoder 7B与Claude 3.7 Sonnet比较中，对OlympicCoder 7B的极度否定态度
  2. “🤔 Yup. Don’t even click the link. What ridiculous clickbait.”
    • 亮点：直接认定原帖是吸引点击的内容，而不值得点击链接
  3. “👀 Sure, not in every use case but it looks to be better on these specific competitive coding tasks. I also think there’s room to use multiple models, for different types of problems.”
    • 亮点：理性看待OlympicCoder 7B，指出其在特定任务中的优势以及不同模型应对不同问题的观点
  4. “😉 Silly performance comparison aside it’s nice to see Continue getting some love.”
    • 亮点：抛开性能比较，表达对Continue得到喜爱的正面态度
  5. “🧐 更多信息: 模型是专门基于DeepSeek - R1生成的C++解决方案进行后训练的，这一点与大多数专注于Python和JS的模型不同，是其优势所在。”
    • 亮点：提供了关于OlympicCoder 7B模型的补充信息并指出优势

情感分析

总体情感倾向为负面居多。主要分歧点在于OlympicCoder - 7b与Claude 3.7 Sonnet的性能比较上，部分人认为OlympicCoder - 7b远不如Claude 3.7 Sonnet，原帖是吸引点击的内容，而另一部分人认为在特定任务中OlympicCoder - 7b有优势。可能的原因是大家对模型性能的评估标准不同，以及对不同任务场景下模型适用性的理解不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对OlympicCoder - 7b在实际IDE中的使用效果的进一步探讨。
  • 潜在影响：如果OlympicCoder - 7b在实际应用中表现良好，可能会促使更多人使用本地编码模型，改变当前对编码辅助模型的选择倾向。

详细内容：

标题：Open R1 OlympicCoder-7b + LMStudio + VSCode 用于本地编码引发热议

近日，Reddit 上一篇关于 Open R1 OlympicCoder-7b + LMStudio + VSCode 用于本地编码的帖子引发了众多关注。该帖称在 Live Code Bench 的评估中，7B 参数变体优于 Claude 3.7 Sonnet 和 GPT-4o，并提供了相关工具组合的介绍，包括 OlympicCoder 7B、LM Studio、VS Code 以及 Continue a vscode Extension for local models 等，链接为 https://huggingface.co/blog/olympic-coder-lmstudio 。此帖获得了大量的点赞和评论，引发了激烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在对 OlympicCoder 7B 性能的评价上。有人认为 OlympicCoder 7B 绝对比不上 Claude 3.7 Sonnet，称这是荒谬的标题党，不要点击链接。但也有人表示，虽然并非在所有用例中表现出色，但在特定的竞争编码任务上似乎更好，并且认为可以使用多个模型来应对不同类型的问题。

有用户指出，抛开这看似愚蠢的性能比较，很高兴看到 Continue 受到了一些关注。还有用户提到，它作为代码编辑器比 Cursor 或 Aider 差很多，但指令集更简单，使得较小的模型也能有不错的性能，让 7B - 14B 模型再次成为可行的助手。

有用户提到该模型“经过了专门针对由 DeepSeek - R1 生成的 C++解决方案的后期训练”，由于在 CodeForces 上的训练，它适用于解决和优化困难的小型集中技术挑战，不太适用于架构/设计工作，并且是一个 CoT 模型，令牌必须强制使用，并已通过聊天模板自动完成。

也有用户表示很高兴听到这个消息，想要尝试一下。还有人认为这是一篇不错的鼓励本地编码 LLM 使用的博客文章，并提供了基本的设置指南和后续步骤，但同时也指出文章中认为本地 7B 能与 Sonnet 等托管模型在编码方面竞争的前提在现实中并不成立。

那么，OlympicCoder 7B 在实际应用中的表现究竟如何？它能否在 IDE 中与 Cursor/Sonnet3.7 表现同样出色？这些问题仍有待进一步的探索和验证。