需求人群:
"目标受众为开发者和编程人员,能提高开发效率和代码质量,满足生成、理解和修复代码需求。"
使用场景示例:
开发者自动生成缺失代码段
代码审查分析逻辑
辅助学生理解学习代码结构
产品特色:
强大代码生成能力
增强代码推理能力
辅助代码修复
支持长上下文
多参数规模可选
基于先进架构
提供量化版本
使用教程:
1.安装 huggingface_hub 和 llama.cpp。
2.使用 huggingface-cli 下载 GGUF 文件。
3.若文件被分割,用 llama-gguf-split 合并。
4.通过 llama-cli 启动模型。
5.与模型交互提代码问题。
6.评估结果并调整。
浏览量:2
最新流量情况
月访问量
19075.32k
平均访问时长
00:05:32
每次访问页数
5.52
跳出率
45.07%
流量来源
直接访问
48.31%
自然搜索
36.36%
邮件
0.03%
外链引荐
12.17%
社交媒体
3.11%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
13.13%
印度
7.59%
日本
3.67%
俄罗斯
6.13%
美国
18.18%
Qwen2.5-Coder系列中的7B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-7B是基于Qwen2.5的大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。它在5.5万亿的训练令牌上进行了扩展,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,是目前开源代码语言模型的最新进展。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配,还保持了在数学和一般能力上的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
7B参数的代码生成语言模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一款代码特定大型语言模型,覆盖了0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,该模型还支持长达128K令牌的长上下文,并为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
代码生成与理解的大型语言模型
Qwen2.5-Coder-14B是Qwen系列中专注于代码的大型语言模型,覆盖了0.5到32亿参数的不同模型尺寸,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,它还为现实世界应用如代码代理提供了更全面的基础,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。支持长达128K令牌的长上下文。
Qwen2.5-Coder系列中的14B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列专为代码生成设计的Qwen大型语言模型,包含0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
Qwen2.5-Coder系列中的指令调优0.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-1.5B是Qwen2.5-Coder系列中的一款大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,成为当前开源代码LLM中的佼佼者,编码能力媲美GPT-4o。此外,Qwen2.5-Coder-1.5B还强化了数学和通用能力,为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
Qwen2.5-Coder系列中参数最多的开源代码生成模型
Qwen2.5-Coder-32B是基于Qwen2.5的代码生成模型,拥有32亿参数,是目前开源代码语言模型中参数最多的模型之一。它在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,能够处理长达128K tokens的长文本,适用于代码代理等实际应用场景。该模型在数学和通用能力上也保持了优势,支持长文本处理,是开发者在进行代码开发时的强大助手。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列针对代码生成优化的大型语言模型,覆盖了0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。Qwen2.5-Coder在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder还提供了更全面的基础,适用于现实世界中的代码代理等应用场景。
Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,显著提升了编码能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,编码能力与GPT-4o相当。此外,Qwen2.5-Coder还为实际应用如代码代理提供了更全面的基础,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于Qwen2.5的强大能力,该模型在训练时使用了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等,是目前开源代码生成语言模型中的佼佼者,编码能力与GPT-4o相媲美。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数模型,专注于代码生成与理解。
Qwen2.5-Coder-3B是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、推理和修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,实现了在代码生成、推理和修复方面的显著改进。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder-3B还为现实世界的应用提供了更全面的基础,如代码代理,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Qwen2.5-Coder系列的3B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-3B是该系列中的一个模型,拥有3.09B参数,36层,16个注意力头(Q)和2个注意力头(KV),全32,768令牌上下文长度。该模型是目前开源代码LLM中的佼佼者,编码能力与GPT-4o相匹配,为开发者提供了一个强大的代码辅助工具。
Qwen2.5-Coder系列技术报告
Qwen2.5-Coder系列是基于Qwen2.5架构的代码特定模型,包括Qwen2.5-Coder-1.5B和Qwen2.5-Coder-7B两个模型。这些模型在超过5.5万亿个token的大规模语料库上继续预训练,并通过精细的数据清洗、可扩展的合成数据生成和平衡的数据混合,展现出令人印象深刻的代码生成能力,同时保持了通用性。Qwen2.5-Coder在包括代码生成、补全、推理和修复在内的多种代码相关任务上取得了超过10个基准测试的最新性能,并且一致性地超越了同等大小的更大模型。该系列的发布不仅推动了代码智能研究的边界,而且通过其许可授权,鼓励开发者在现实世界的应用中更广泛地采用。
新一代开放代码模型,提升编程效率。
Qwen2.5-Coder是Qwen2.5开源家族的一员,专注于代码生成、推理、修复等任务。它通过扩增大规模代码训练数据,提升了代码能力,同时保持了数学和通用能力。该模型支持92种编程语言,并在代码相关任务中取得了显著提升。Qwen2.5-Coder采用Apache 2.0许可,旨在加速代码智能的应用。
开启代码智能新篇章的模型
WaveCoder是由微软亚洲研究院开发的代码大语言模型,通过指令微调增强代码大语言模型的广泛性和多功能性。它在代码摘要、生成、翻译、修复等多个编程任务上展现出卓越的性能。WaveCoder的创新之处在于其使用的数据合成框架和两阶段指令数据生成策略,确保了数据的高质量和多样性。该模型的开源,为开发者提供了一个强大的编程辅助工具,有助于提高开发效率和代码质量。
GPT文案生成
ProMind.AI是一款基于OpenAI GPT-3和GPT-4模型的内容生成工具,可生成推特、博客、LinkedIn帖子、YouTube脚本等。通过该工具,您可以修复代码错误、生成代码,并节省时间。ProMind.AI拥有强大的功能,可以帮助您提升写作效率。
生成推文、博客、LinkedIn帖子、YouTube脚本等
ProMind.AI是一个基于OpenAI GPT-3和GPT-4模型的内容生成工具,可以帮助您生成推文、博客、LinkedIn帖子、YouTube脚本等。同时,它还可以帮助您修复代码中的错误、生成代码,节省时间。ProMind.AI拥有强大的功能和用户友好的界面,可以满足各种写作需求。定价根据使用情况而定,具体请访问官方网站了解更多信息。
开源AI开发者助手,提升开发效率。
OpenHands是由All Hands AI开发的开源AI软件工程师,旨在帮助开发者处理积压的工作,让他们能够专注于解决难题、创造性挑战和过度工程化他们的配置文件。该产品在SWE-bench验证问题集中解决了超过一半的问题,是首个得分超过50%的AI工程师。此外,来自十几个学术机构的顶级代码生成研究人员每天都在帮助改进它。OpenHands在GitHub上以MIT许可证开源,拥有35k星标和190+贡献者。它与AI安全专家如Invariant Labs合作,以平衡创新与安全。
AI-native IDE,助力开发者高效编程
Aide是一个开源的AI原生集成开发环境(IDE),它通过最新的agentic框架在swebench-lite上运行,能够提出代码修复建议或询问是否包含可能缺失的文件。Aide通过迭代linter错误并使用LSP工具(如“Go to references”)来拉取相关上下文,实现了这一点。Aide的主要优点包括:开发者控制、与真实工程师配对编程的体验、快速调用、本地优先的智能处理等。Aide旨在解决大型代码库中AI编辑的可维护性和准确性问题,通过SWE-Bench Lite测试,解决了43%的问题,成为当前最佳解决方案。
Hermes系列的最新版大型语言模型
Hermes 3是Nous Research公司推出的Hermes系列最新版大型语言模型(LLM),相较于Hermes 2,它在代理能力、角色扮演、推理、多轮对话、长文本连贯性等方面都有显著提升。Hermes系列模型的核心理念是将LLM与用户对齐,赋予终端用户强大的引导能力和控制权。Hermes 3在Hermes 2的基础上,进一步增强了功能调用和结构化输出能力,提升了通用助手能力和代码生成技能。
通过逆向工程构建第三方集成的AI代理。
Integuru是一个AI代理,能够通过逆向工程技术生成第三方平台的集成代码。它通过分析浏览器的网络请求和用户的操作,自动生成能够触发特定动作的Python代码。这项技术的重要性在于,它可以帮助开发者无需深入了解第三方平台的内部API,即可快速构建集成解决方案,提高开发效率并降低技术门槛。Integuru由Integuru.ai开发,是一个开源项目,支持自定义请求和额外功能的开发。
Xcode的智能侧边栏助手
Alex Sidebar是一个为Xcode设计的智能侧边栏插件,它通过提供多种功能来增强开发者的编程效率。产品背景信息显示,Alex Sidebar由Combinator支持,是一款在Beta阶段免费提供给用户的插件。它通过语义搜索、代码生成、错误自动修复等功能,帮助开发者更快速、更智能地编写代码。
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型,拥有32亿参数,专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术,以支持23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取,通过发布高性能的多语言模型权重,供全球研究人员使用。
高效、轻量级的量化Llama模型,提升移动设备上的运行速度并减少内存占用。
Llama模型是Meta公司推出的大型语言模型,通过量化技术,使得模型体积更小、运行速度更快,同时保持了模型的质量和安全性。这些模型特别适用于移动设备和边缘部署,能够在资源受限的设备上提供快速的设备内推理,同时减少内存占用。量化Llama模型的开发,标志着在移动AI领域的一个重要进步,使得更多的开发者能够在不需要大量计算资源的情况下,构建和部署高质量的AI应用。
基于敏捷方法论的软件开发多智能体框架
AgileCoder是一个创新的多智能体软件开发框架,灵感来源于专业软件工程中广泛使用的敏捷方法论。该框架的关键在于其任务导向的方法,而不是给智能体分配固定角色,AgileCoder通过创建任务积压和将开发过程划分为冲刺,模仿现实世界的软件开发,每个冲刺都会动态更新积压。AgileCoder支持多种模型,包括OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic以及自托管的Ollama模型。
AI原生版本控制工具,提升代码协作效率。
gait是一个AI原生版本控制工具,它通过存储提示、上下文和代码的结合,帮助团队更容易理解和编辑AI生成的代码。gait自动保存AI代码生成对话,并通过版本控制与团队共享开发上下文。它支持GitHub Copilot和Cursor,并且提供了包括AI Blame、Codegen Analytics和Team Collaboration在内的多种功能。gait旨在通过AI技术提高开发人员的生产力,同时确保代码的版权和知识产权得到保护。
© 2024 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14