一位用户发现，与免费在线模型相比，本地托管的大型语言模型（LLM），如Qwen和Gemma，在编码任务上的表现不佳。尽管尝试了从0.8B到30B参数的模型，速度和质量都未能令人满意。这种体验凸显了随着AI优先编码日益普及，对潜在的专有平台锁定问题的担忧。 AI
影响 强调了当前本地LLM在编码方面的潜在局限性，暗示需要改进或依赖基于云的解决方案。
排序理由 用户对本地LLM编码性能的观点文章。
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AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
I've been playing around with hosting local # LLMs on my laptop and the results for coding have not been encouraging. I've tried Qwen and Gemma mostly, ranging in size from 0.8B to 30B parameters but all have been beaten in both speed (expected) and quality (unexpected) by even b…