Qwen2.5-Coder-7B

7B-Parameter-Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Reihe

Normales ProduktProgrammierungCodegenerierungCode-Inferenz

Qwen2.5-Coder-7B ist ein großes Sprachmodell basierend auf Qwen2.5, das sich auf Codegenerierung, Code-Inferenz und Code-Reparatur konzentriert. Es wurde mit 5,5 Billionen Training Tokens trainiert, darunter Quellcode, textbasierte Codebeispiele, und synthetische Daten. Es stellt den aktuellen Stand der Entwicklung bei Open-Source-Code-Sprachmodellen dar. Das Modell erreicht im Bereich der Programmierfähigkeit ein Niveau vergleichbar mit GPT-4o und behält gleichzeitig seine Stärken in Mathematik und allgemeinen Fähigkeiten bei. Es unterstützt lange Kontexte mit bis zu 128K Tokens.

Codegenerierung: Deutliche Verbesserung der Codegenerierung
um Entwickler bei der schnellen Implementierung von Codelogik zu unterstützen.
Code-Inferenz: Verbessertes Verständnis der Codelogik
um die Effizienz von Code-Reviews und -Optimierungen zu steigern.
Codereparatur: Automatisches Erkennen und Beheben von Fehlern im Code
um den Debugging-Aufwand zu reduzieren.
Unterstützung langer Kontexte: Unterstützung von Kontexten bis zu 128K Tokens
ideal für die Bearbeitung großer Codebasen.
Basierend auf der Transformers-Architektur: Verwendung fortschrittlicher Technologien wie RoPE
SwiGLU

Die Zielgruppe sind Entwickler und Programmierer
insbesondere solche
die mit großen Codemengen und komplexen Projekten arbeiten. Qwen2.5-Coder-7B unterstützt sie durch leistungsstarke Funktionen zur Codegenerierung
-Inferenz und -Reparatur bei der Verbesserung der Entwicklungseffizienz und Codequalität.

Entwickler verwenden Qwen2.5-Coder-7B zur automatischen Code-Vervollständigung und zur Steigerung der Codiergeschwindigkeit.
Während der Code-Review wird die Code-Inferenz-Fähigkeit des Modells genutzt
um potenzielle Codeprobleme zu erkennen.
Bei der Wartung großer Codebasen wird die Unterstützung langer Kontexte des Modells verwendet
um komplexe Codeabhängigkeiten zu verarbeiten.

1. Rufen Sie die Hugging Face Plattform auf und suchen Sie nach dem Modell Qwen2.5-Coder-7B.
2. Lesen Sie die Modellkarte
um detaillierte Informationen und Nutzungsbedingungen zu erhalten.
3. Laden Sie das Modell herunter oder stellen Sie es je nach Projektbedarf direkt auf der Plattform bereit.
4. Verwenden Sie die Transformers-Bibliothek von Hugging Face

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Qwen2.5-Coder-7B Neueste Verkehrssituation

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Qwen2.5-Coder-7B Besuchstrend

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Qwen2.5-Coder-7B

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Qwen2.5-Coder-7B Traffic-Quellen

Qwen2.5-Coder-7B Alternativen

Qwen2.5-Coder-7B — 7B-Parameter-Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Reihe

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — 14B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — Open-Source-Großsprachemodell für die Codegenerierung

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — Ein 7B-Parameter-Sprachmodell zur Codegenerierung

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int8 — 0,5 Milliarden Parameter großes, instruktiv feinabgestimmtes Modell aus der Qwen2.5-Coder-Serie.

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4 — 0,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ — 0,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-AWQ — Großes Sprachmodell für die Open-Source-Codegenerierung und -Inferenz

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF — Open-Source-Sprachmodell zur Codegenerierung

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct — 0.5B Parameter Codegenerierungsmodell mit Instruktionsfeinabstimmung aus der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GGUF — Ein 0,5-Milliarden-Parameter-Modell der Qwen2.5-Coder-Serie mit Instruktionsfeinabstimmung.

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 — Ein 1,5 Milliarden Parameter umfassendes Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Serie.

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int8 — 1,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — 1,5 Milliarden Parameter umfassendes, instruktiv feinabgestimmtes Modell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ — 1,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8 — 3 Milliarden Parameter umfassendes, instruktioniertes Modell aus der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4 — 3B-Parameter-Instruktions-Feinabstimmungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF — 3B-Parameter-Instruktions-feingetuntes Modell aus der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4 — Offenes, 32 Milliarden Parameter umfassendes Code-generierendes Sprachmodell

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-AWQ — Open-Source großes Sprachmodell zur Codegenerierung

Qwen2.5-Coder-0.5B — 0.5B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Reihe

Qwen2.5-Coder-1.5B — 1,5 Milliarden Parameter großes Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct — Ein 1,5 Milliarden Parameter umfassendes Code-Generierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Serie.

Qwen2.5-Coder-3B — Ein 3B-Parameter-Modell der Qwen2.5-Coder-Serie, spezialisiert auf Codegenerierung und -verständnis.

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct — 3B-Parameter-Instruktions-Feinabstimmungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-14B — Großes Sprachmodell zur Codegenerierung und -analyse

Qwen2.5-Coder-32B — Das umfangreichste Open-Source-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie.

Qwen2.5-Coder — Neues, offenes Codemodell zur Steigerung der Programmierproduktivität.

Vibe Coder — Vibe Coder ist eine Open-Source-Erweiterung für VS Code, die die Erkundung von sprachbasierten KI-Programmiererlebnissen ermöglicht.

SWE-RL — Verbesserung der Inferenzfähigkeit großer Sprachmodelle in der Entwicklung von Open-Source-Software durch verstärkendes Lernen