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English(EN) I Benchmarked Two Local LLMs on Real Dev Work — Qwopus 27B vs Muse Glimmer 30B

本地 LLM Qwopus 27B 和 Muse Glimmer 30B 在开发任务上的对比

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者在实际开发任务中对两个开源本地 LLM，Qwopus 27B 和 Meta 的 Muse Glimmer 30B，进行了基准测试。对于一个简单的错误修复，两个模型都生成了相同的代码，这突显了它们在定义明确的问题上的可互换性。然而，对于更复杂的特性实现，Qwopus 由于更周到的 AI 策略、更好的机器人建模和更全面的测试而表现出更优越的性能。 AI

影响 突出了 LLM 在复杂编码任务能力上的差异，表明 Qwopus 可能更适合特性开发。

排序理由 在开发任务上对比两个开源 LLM。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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本地 LLM Qwopus 27B 和 Muse Glimmer 30B 在开发任务上的对比

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · chpomob ·

    我将两个本地大模型用于实际开发工作进行基准测试 — Qwopus 27B vs Muse Glimmer 30B

    <h1> I Benchmarked Two Local LLMs on Real Dev Work — Qwopus 27B vs Muse Glimmer 30B </h1> <p>Two open-weight models, one 20 GB GPU, two real development tasks, and a third model as the referee. Here is what actually happened when I made Qwopus 3.6 27B and Meta's Muse Glimmer 30B …

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