Qwen2.5-Coder 和 DeepSeek-Coder V2 领跑本地编码LLM竞赛

对于拥有8GB显存的用户来说，Qwen2.5-Coder 7B模型是编码任务的首选，它提供了令人印象深刻的基准分数和一个大的上下文窗口。拥有12-16GB显存的用户则面临权衡：是选择像Qwen2.5-Coder 14B-Instruct这样的密集型14B参数模型，它提供更快的推理速度；还是选择DeepSeek-Coder-V2-Lite，一个每个token激活参数较少的混合专家模型，但由于专业专家可能具有更高的质量。 AI

影响 根据显存提供选择本地编码LLM的清晰指导，影响开发者的工具选择和硬件投资。

排序理由 对具有基准数据和硬件要求的开源编码LLM进行比较。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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