Un modelo que compite con GPT-4o en generación, reparación y razonamiento de código
El modelo Qwen 2.5 Coder se ha actualizado con importantes mejoras, sobresaliendo en generación, reparación y razonamiento de código. Desarrollado en seis tamaños diferentes, este modelo de código abierto compite con los mejores estándares del mercado, incluida la serie GPT-4o de OpenAI. Con soporte para más de 40 lenguajes de programación, Qwen 2.5 Coder es una herramienta esencial para desarrolladores.Qwen 2.5 Coder redefine el estándar en modelos de código abierto siendo robusto en generación, reparación y razonamiento de código. Compatible con múltiples lenguajes y diferentes tamaños de modelo, su capacidad de alineamiento con preferencias humanas lo sitúa al nivel de las mejores soluciones en el mercado, como GPT-4o, optimizando el desarrollo de software.
Rendimiento en Generación de Código
Qwen2.5 Coder destaca por su rendimiento en generación de código, superando varios puntos de referencia como EvalPlus y LiveCodeBench. El modelo 32B se compara favorablemente con GPT-4o, estableciendo un nuevo estándar para modelos de código abierto.
Escalabilidad y Tamaños del Modelo
Los modelos Qwen 2.5 Coder ahora están disponibles en seis tamaños: 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B y 32B. Estos tamaños permiten que el modelo se adapte a diferentes necesidades y capacidades de hardware, ofreciendo flexibilidad sin comprometer el rendimiento.
Mejoras en Reparación de Código
Una de las principales mejoras del Qwen2.5 Coder es en la reparación de código. El modelo 32B alcanza una puntuación de 73.7 en Aider, ofreciendo una competencia directa a GPT-4o. Estas capacidades permiten a los desarrolladores corregir errores de manera más eficiente.
Razonamiento de Código y Multilenguaje
El Qwen2.5 Coder ofrece habilidades impresionantes en razonamiento de código y soporte multi-lenguaje, compatible con más de 40 lenguajes de programación. Con un rendimiento destacado en Haskell y Racket, el modelo facilita la comprensión y modificación del código, reduciendo los costos de aprendizaje.
Preferencias Humanas y Alineamiento
Para evaluar el alineamiento con preferencias humanas, se utilizó una evaluación interna llamada Code Arena. Los resultados muestran que el modelo Qwen 2.5 Coder 32B Instruct supera a GPT-4o en métricas de alineamiento de preferencia, demostrando su superioridad.
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