Qwen2.5-Coder-7B

Modèle de génération de code de 7B paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Produit OrdinaireProgrammationGénération de codeRaisonnement sur le code

Qwen2.5-Coder-7B est un grand modèle linguistique basé sur Qwen2.5, spécialisé dans la génération, le raisonnement et la correction de code. Entraîné sur 5,5 billions de jetons, incluant du code source, du code textuel ancré et des données synthétiques, il représente une avancée majeure parmi les modèles linguistiques de code open source actuels. Ce modèle rivalise avec GPT-4o en matière de capacités de programmation, tout en conservant ses avantages en mathématiques et en capacités générales. Il prend en charge les contextes longs jusqu'à 128 000 jetons.

Génération de code : amélioration significative de la génération de code
aidant les développeurs à implémenter rapidement la logique de leur code.
Raisonnement sur le code : amélioration de la compréhension de la logique du code par le modèle
augmentant l'efficacité de la revue et de l'optimisation du code.
Correction de code : détection et correction automatiques des erreurs de code
réduisant le temps de débogage.
Prise en charge des contextes longs : prise en charge de contextes allant jusqu'à 128 000 jetons
idéal pour gérer de grands référentiels de code.
Architecture basée sur Transformers : utilisation des technologies avancées RoPE
SwiGLU

Ce modèle cible les développeurs et les programmeurs
notamment ceux qui doivent gérer de grandes quantités de code et des projets complexes. Qwen2.5-Coder-7B
grâce à ses puissantes fonctionnalités de génération
de raisonnement et de correction de code
les aide à améliorer leur efficacité de développement et la qualité de leur code.

Un développeur utilise Qwen2.5-Coder-7B pour compléter automatiquement du code
améliorant ainsi la vitesse de codage.
Lors de la revue de code
les capacités de raisonnement sur le code du modèle permettent de détecter des problèmes de code potentiels.
Lors de la maintenance de grands référentiels de code

1. Accédez à la plateforme Hugging Face et recherchez le modèle Qwen2.5-Coder-7B.
2. Lisez la fiche du modèle pour connaître les détails et les conditions d'utilisation.
3. Téléchargez le modèle ou déployez-le directement sur la plateforme en fonction des besoins du projet.
4. Utilisez la bibliothèque Transformers de Hugging Face pour charger le modèle et configurez l'environnement.
5. Saisissez les requêtes ou instructions liées au code ; le modèle générera le code correspondant ou fournira un raisonnement lié au code.

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Qwen2.5-Coder-7B Alternatives

Qwen2.5-Coder-7B — Modèle de génération de code de 7B paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — Modèle de génération de code de 14 milliards de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — Modèle linguistique de grande taille open source pour la génération de code

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int8 — Modèle d'instruction de 0,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4 — Modèle de génération de code de 0,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-AWQ — Modèle de génération de code de 0,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF — Modèle linguistique open source pour la génération de code

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct — Modèle de génération de code à 0,5 milliard de paramètres, optimisé par instructions, issu de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-1.5B — Modèle de génération de code de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B — Modèle de 3 milliards de paramètres de la série Qwen2.5-Coder, spécialisé dans la génération et la compréhension de code.

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GGUF — Modèle d'instruction de 0,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int8 — Modèle de génération de code de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — Modèle d'instruction optimisé de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-AWQ — Modèle de génération de code de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int4 — Modèle d'instruction de 3 milliards de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GGUF — Modèle d'instruction optimisé de 3 milliards de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct — Modèle de génération de code de 1,5 milliard de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — Modèle linguistique de génération de code de 7 milliards de paramètres

Qwen2.5-Coder-14B — Grand modèle linguistique pour la génération et la compréhension de code

Qwen2.5-Coder-32B — Modèle de génération de code open source le plus volumineux de la série Qwen2.5-Coder

Vibe Coder — Vibe Coder est une extension VS Code open source permettant d'explorer l'expérience de programmation IA basée sur la voix.

SWE-RL — Amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage dans l'évolution des logiciels open source grâce à l'apprentissage par renforcement

Huginn-0125 — Huginn-0125 est un modèle profond récurrent à variables latentes de 3,5 milliards de paramètres, excellemment adapté au raisonnement et à la génération de code.

DeepClaude — API et interface de chat unifiés combinant les capacités de raisonnement de DeepSeek R1 et la créativité et la génération de code de Claude.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B est un modèle d'inférence open source spécialisé dans les mathématiques, le code et les tâches de raisonnement.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à la génération de texte et aux tâches d'inférence.

OLMo 2 7B — Modèle linguistique de grande taille (7 milliards de paramètres) améliorant les capacités de traitement du langage naturel.

SmolVLM — Modèle de langage visuel (VLM) efficace et open source

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