Qwen2.5-Coder-7B

Modelo de generación de código de 7B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

Producto ComúnProgramaciónGeneración de códigoInferencia de código

Qwen2.5-Coder-7B es un modelo de lenguaje grande basado en Qwen2.5, especializado en generación, inferencia y reparación de código. Se entrenó con 5,5 billones de tokens, incluyendo código fuente, código con contexto textual, y datos sintéticos, representando un avance significativo en los modelos de lenguaje de código abierto. Este modelo no solo se equipara a GPT-4o en capacidad de programación, sino que también mantiene ventajas en matemáticas y capacidades generales, además de soportar contextos largos de hasta 128K tokens.

Generación de código: Mejora significativamente la capacidad de generación de código
ayudando a los desarrolladores a implementar rápidamente la lógica del código.
Inferencia de código: Aumenta la comprensión del modelo de la lógica del código
mejorando la eficiencia de la revisión y optimización del código.
Reparación de código: Detecta y repara automáticamente errores en el código
reduciendo el tiempo de depuración.
Soporte de contexto largo: Admite contextos de hasta 128K tokens
ideal para manejar grandes bases de código.
Arquitectura basada en Transformers: Emplea tecnología avanzada como RoPE
SwiGLU

El público objetivo son desarrolladores y programadores
especialmente aquellos que necesitan manejar grandes cantidades de código y proyectos complejos. Qwen2.5-Coder-7B ayuda a mejorar la eficiencia de desarrollo y la calidad del código al proporcionar potentes funciones de generación
inferencia y reparación de código.

Un desarrollador usa Qwen2.5-Coder-7B para completar código automáticamente
aumentando la velocidad de codificación.
Durante la revisión de código
se utiliza la capacidad de inferencia de código del modelo para detectar posibles problemas.
Al mantener grandes bases de código

1. Acceda a la plataforma Hugging Face y busque el modelo Qwen2.5-Coder-7B.
2. Lea la tarjeta del modelo para conocer los detalles y las condiciones de uso.
3. Descargue el modelo o impleméntelo directamente en la plataforma según las necesidades del proyecto.
4. Cargue el modelo usando la biblioteca Transformers de Hugging Face y configure el entorno.
5. Introduzca consultas o instrucciones relacionadas con el código; el modelo generará el código correspondiente o proporcionará inferencias relacionadas con el código.

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Informe técnico de Qwen2.5-Coder — Serie de informes técnicos de Qwen2.5-Coder

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SWE-RL — Mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grande en la evolución de software de código abierto mediante el aprendizaje por refuerzo

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.

DeepClaude — API e interfaz de chat unificada que combina la capacidad de razonamiento de DeepSeek R1 con la creatividad y la capacidad de generación de código de Claude.

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