近期，阿里巴巴推出了全新的 Qwen 2.5 Coder (32B) 模型，這是一款擁有高達320億參數的開源大語言模型，專為程式編碼與邏輯運算設計。本次測試將深入探討這款模型的表現，包括其在本地運行中的應用實例與優勢，並比較其與其他知名模型（如Claude 3.5 Sonnet和GPT-4）的能力。
Qwen QwQ-32B 的特性概述
Qwen QwQ-32B是一款邏輯驅動的模型，專為需要深層推理與語義分析的任務設計。以下是一些核心亮點：
- 免費使用：模型可透過Hugging Face和GitHub免費下載和測試。
- 邏輯與語義優化：在處理複雜主題、規劃內容結構時，表現超群。
- 輕量化設計：相比Claude 3.5和GPT-4的模型體積，Qwen QwQ-32B的大小更小但效能更高。
Qwen 2.5 Coder 的性能
Qwen 2.5 Coder 是阿里巴巴的最新旗艦模型，其卓越表現在多項基準測試中獲得了令人驚嘆的成績：
- HumanEval：92.7
- MBPP：90.2
- Live CodeBench：31.4
- AER：73.7
- SPYDER：85.1
- 高效能與開源
Qwen 2.5 支援多種程式語言，並在人類評估、程式編碼基準測試（如Live CodeBench、SPYDER）中獲得出色成績。它的表現與封閉源模型 GPT-4 和 Claude 3.5 相當，甚至在某些特定任務中超越它們。 - 多種參數大小選擇
除了32B版本外，還提供更小的參數模型（如7B、3B和0.5B），適合不同硬體需求。 - 簡單的本地運行設置
透過 Ollama 或 OpenWebUI，用戶可以在本地輕鬆運行這款模型。
這些分數顯示，Qwen 2.5 不僅在開源模型中表現突出，甚至可與封閉源模型競爭。這款模型還支援通過 Cursor 整合來進行深入應用，讓開發者能探索更多的創新用途。
如何運行 Qwen 2.5 Coder
- Ollama 設置：
- 前往官方網站，選擇所需的參數版本（如32B）。
- 複製指令並在終端機執行，即可下載模型權重並完成配置。
- OpenWebUI 設置：
- 安裝 Llama 作為後端，並將 OpenWebUI 作為中介介面。
- 在管理面板中選擇 Qwen 2.5，下載並運行模型。
實測：程式編碼能力
- 建立基本應用
測試內容：撰寫一個基於HTML、CSS和JavaScript的計算器網頁應用。
結果：模型成功生成程式碼，包括樣式設計、運算邏輯及錯誤處理，並提供詳細的程式碼解釋。 - API 整合應用
測試內容：使用提供的API文件，生成一個簡單的圖像生成器應用。
結果：模型生成了HTML和JavaScript程式碼，並準確整合API端點與授權邏輯。 - 程式碼片段創建
Qwen 2.5 在生成程式碼片段方面表現出色，用戶可將其融入現有的程式專案中，進一步修改和優化。
測試：生成SEO文章
我們使用了簡單的指令測試Qwen QwQ-32B的內容生成能力，並將其與GPT-4進行比較：
- Qwen QwQ-32B：
- 模型在生成內容之前，會先詳細規劃文章結構，包括關鍵字、語義優化（如LSI關鍵字）和文章段落安排。
- 僅用一條20字的簡單指令，即生成了超過1300字的文章，同時規劃過程甚至達到2500字的深度。
- 內容覆蓋面廣，語義優化得分接近競爭者的平均水平。
- GPT-4：
- 直接生成文章，但缺乏規劃步驟。
- 在簡單指令下僅生成約600字的內容，未達到Qwen的深度和結構完整性。
測試：工具生成與應用
Qwen QwQ-32B除了生成文字內容外，還可用於快速生成工具和程式碼。例如，我們測試了SEO成本計算器的生成：
- 使用簡單指令生成HTML程式碼。
- 程式碼可直接測試並預覽，甚至支援嵌入到網站中的iframe。
- 模型快速、高效地完成任務，非常適合需要臨時工具的場景。
語義優化與內容人性化測試
我們將Qwen QwQ-32B生成的內容進一步通過語義優化工具（如Phrase）進行分析，結果顯示：
- 語義覆蓋性：內容優化分數達到50%，與競爭者的平均分數53%相當。
- 人性化檢測：模型生成的內容AI檢測率約為93%，相較之下Claude 3.5生成的內容更接近人類風格。
優勢與局限
- 優勢：
- 支援多種程式語言（如Python、C、C++）。
- 提供詳細的程式碼結構與功能說明，適合程式開發者參與和學習。
- 適用於本地運行，可實現更高效的模型運行。
- 局限：
- 雖然能生成高質量的程式碼片段，但對於大型系統的全自動化編碼仍有困難。
- 對低階硬體需求不友好，32B版本對GPU的要求較高。
實測 Qwen 2.5 的功能
我們針對不同任務測試了 Qwen 2.5 的編碼能力，以下為主要結果：
- Python 函式生成：
- 測試題：撰寫一個函式來計算可被3整除的整數總和。
- 結果：模型準確生成了程式碼，並成功通過測試。
- 應用生成：
- 測試題：創建一個顯示即時新聞標題的應用，使用假資料模擬。
- 結果：模型快速生成應用，並成功運行。
- SVG 程式碼生成：
- 測試題：生成具有可自訂點數的星形 SVG。
- 結果：模型成功生成程式碼，表現令人印象深刻。
- A 路徑搜尋演算法*：
- 測試題：撰寫 Python 程式以實現最短路徑搜尋。
- 結果：未能成功生成正確程式碼，因字典操作出現錯誤。
- 病毒擴散模擬：
- 測試題：模擬網格中細胞的病毒感染擴散。
- 結果：模型未能正確生成程式碼，因為對物件屬性的操作出現錯誤。
總結與適用場景
Qwen 2.5 Coder (32B) 是一款功能強大的開源程式編碼模型，適合需要高效能、靈活運用的開發者。它特別適用於：
- 快速生成程式碼片段；
- 整合 API 的應用開發；
- 學習和參與程式設計過程。
Qwen 2.5 Coder 是一款令人興奮的開源模型，其在編碼任務中的表現證明了開源解決方案的潛力，雖然尚未能完全取代封閉源模型的全面性，但對於尋求免費且高效編碼解決方案的用戶而言，Qwen 2.5 無疑是一個值得嘗試的選擇。立即嘗試這款模型，探索它在程式開發中的無限可能！
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阿里巴巴 Qwen 2.5 Coder 32B - LLM 模型: FAQ
常見問題（FAQ）1. 什麼是 Qwen 2.5 Coder (32B)？
Qwen 2.5 Coder 是阿里巴巴推出的一款開源大語言模型，擁有 320 億參數，專為程式編碼與邏輯運算設計，具有出色的程式碼生成和邏輯推理能力。
2. Qwen 2.5 Coder 的性能如何？
Qwen 2.5 在多項基準測試中表現亮眼，例如 HumanEval 得分為 92.7，MBPP 得分 90.2，Live CodeBench 得分 31.4，表明它具有卓越的程式編碼能力，可以媲美甚至超越 GPT-4 和 Claude 3.5。
3. Qwen 2.5 Coder 可以支持哪些程式語言？
該模型支持多種程式語言，例如 Python、C、C++，並在人類評估與程式碼生成測試中表現出色，適合進行從基礎應用到複雜程序的開發。
4. 如何在本地運行 Qwen 2.5 Coder？
您可以通過 Ollama 或 OpenWebUI 設置來本地運行該模型。需要從官方網站下載相應的版本模型，並根據需求選擇適合的硬體配置（如 32B 或更小的參數模型）。
5. Qwen 2.5 Coder 適用於哪些應用場景？
該模型適用於快速生成程式碼片段、整合 API 的應用開發，並有助於學習和參與程式設計過程。即使在複雜邏輯任務中，它也能提供優化的編碼解決方案，是開發者的理想工具。
