实战评测Qwen2.5-Coder：开源代码大模型的性价比之选？

引言

在人工智能快速发展的今天，代码生成大模型作为重要的开发工具，正在深刻改变着软件开发的方式。阿里云通义千问团队最新发布的Qwen2.5-Coder系列模型，不仅标志着开源代码大模型的重大突破，更展现了中国AI技术在全球舞台上的实力。之前正好研究了一下通义千问的代码模式，单网页简单应用表现的还不错，所以本文将深入解析代码模式背后的Qwen模型系列，探讨其在技术创新、实际应用等方面的重要意义。

技术突破与模型优势

全面超越的性能表现

Qwen2.5-Coder最大的亮点在于其卓越的性能表现。其中，旗舰版本Qwen2.5-Coder-32B在与GPT-4o的12个主流基准测试对决中取得9项胜利，彻底改写了开源代码模型的竞争格局。具体表现在：

• 代码生成能力：在HumanEval、McEval、Spider等多个权威基准测试中全面超越GPT-4o
• 代码修复能力：在Aider基准测试中略胜GPT-4o
• 代码推理能力：在CRUXEval基准上达到与GPT-4o、Claude 3 Opus相当的水平
• 多语言支持：支持92种编程语言，在Haskell、Racket等特定语言上表现尤为出色

如下图所示，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 或许是目前最先进的开源代码模型，其代码能力可与 GPT-4o 相媲美，同时还具备良好的通用性和数学能力。

完整的模型系列

如下表所示，Qwen2.5-Coder采用全系列开源策略，提供了从轻量级到重量级的完整解决方案：

• 发布规模：0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B共6个尺寸的模型
• 版本类型：每个规模都提供base和Instruct两个版本，Base可作为开发者微调模型的基座，Instruct是可以直接聊天的官方对齐模型
• 开源协议：大部分模型采用Apache 2.0许可，为开发者提供更大的使用自由

此外，官网还展示了不同尺寸 Qwen2.5-Coder 模型和其他开源模型在核心数据集上的对比，证明了Scaling 在 Code LLMs 上的有效性。

• 针对 Base 模型，选择 MBPP-3shot 作为评估指标，大量的实验表明，MBPP-3shot 更适合评估基础模型，且能够和模型的真实效果有较好的相关性。
• 针对 Instruct 模型，选择 LiveCodeBench 最近 4 个月（2024.07 - 2024.11）的题目作为评估，这些最新公布的、不可能泄露到训练集的题目能够反映模型的真实能力。

下图显示模型尺寸和模型效果之间存在预期中的正相关关系，并且， Qwen2.5-Coder 在所有尺寸下都取得了 SOTA 表现，这鼓励团队继续探索更大尺寸的 Coder 模型。

技术创新与架构设计

核心技术特点

1. 长文本处理能力

• Qwen2.5-Coder模型具备处理长文本的能力，支持高达128K tokens的上下文长度。这意味着模型可以在单次输入中处理更长的代码片段或文档，从而提高代码生成和理解的准确性。
• 为了增强模型在处理长文本时的性能，Qwen2.5-Coder采用了YaRN（Yet another Recurrent Network）技术。这项技术能够有效地扩展模型的长度外推能力，使其在处理超长文本时依然保持高效和准确。

2. 训练数据优化

• Qwen2.5-Coder模型的训练数据经过精心优化，使用了总量高达5.5T tokens的混合数据进行训练。这些数据包括了大量的源代码、文本代码混合数据以及合成数据，确保模型在多种编程场景下都能表现出色。
• 源代码数据涵盖了多种编程语言和框架，文本代码混合数据则包括了代码注释、文档和相关技术文章，合成数据则通过自动生成的方式补充了训练数据的多样性和丰富性。

3. 特殊标记系统

• Qwen2.5-Coder模型引入了多个特殊标记，用于提升代码补全和仓库级代码理解的能力。这些特殊标记能够帮助模型更好地理解代码结构和语义，从而生成更准确和上下文相关的代码。
• 其中一个重要功能是支持文件级代码补全（Fill in the middle），即模型可以在给定的代码片段中间插入缺失的代码。这项功能对于处理大型代码库和复杂项目尤为重要，能够显著提高开发效率和代码质量。

编程案例实战

测试数据很不错，那Qwen2.5-Coder在实战中的表现到底如何？我自然还是要实测一下，我最常用的模型提供商OpenRouter也迅速上架了Qwen最新的开源模型Qwen2.5-Coder-32B，我就在最强开源AI编程助手Cline上，实战了一把，开源工具加开源模型，要是效果不错，那就真的赞！作为对比，我主要挑战的模型是业界顶尖Claude 3.5 Sonnet，因为看上面的数据，对Claude 3.5 Sonnet也是不妨多让啊，所以必须比一比。

五子棋人机对弈游戏

先试了一下简单的五子棋游戏，我的一句话需求是：”设计一个人机对弈的五子棋网页版，使用html，css和js“，所以不是简单的让玩家自己摆放几个棋子，需要考虑人机对战的AI逻辑，所以看看Qwen能不能理解这个需求。

代码生成的速度还是很流畅的，下图是Qwen的生成结果，我测试了一下，下棋功能没问题，但是没有实现AI自动下棋的逻辑，所以需求理解出问题了，还需努力啊！我想到之前的Thinking Claude提示词，可以提升模型的理解能力，我就把提示词加到了Cline的自定义提示词里，称之为ThinkingMode，让Qwen再次尝试，还是没能理解人机对弈的意思。

作为对比，我把模型换成Claude 3.5 Sonnet，加持最强的ThinkingMode，一顿输出，有理有据的一次性顺利实现了人机对弈的功能，如下图所示，不仅棋盘好看多了，AI自动下棋也实现了，不愧是最强编程模型。

经典扫雷游戏

接下来再看看经典的扫雷游戏，我的一句话需求是：”设计一个网页版的扫雷游戏“。Qwen一次性没有完成任务，生成的游戏一点击就屏幕全红，显然逻辑完全不对。再尝试ThinkingMode加持的Qwen，稍有改进，如下图，点击有反应了，但是游戏逻辑还是没有完全实现，不能自动点开一片空白区域，地雷显示和右键旗标都没有实现。

我再次把模型换成Claude 3.5 Sonnet，加持最强的ThinkingMode，一顿输出，有理有据的一次性顺利实现了扫雷的所有功能，地雷数目，计时器，三级游戏难度，地雷和旗标，甚至不同地雷数目显示的色彩都不一样，试玩了一下，体验不错，太赞了，看来差距还是很明显的。

经典扫雷游戏人机协同开发

看起来Cline自动代理模式一次完成任务Qwen还是离Sonnet有一定的距离，但是我也看到了，开源的Qwen使用费用比Sonnet少很多，所以我在想，如果通过人机协同，多迭代几次，总费用少于Sonnet的情况下如果也能完成任务，那使用Qwen也还是有实际意义的。

再次尝试扫雷游戏的开发，Qwen加持ThinkingMode，第一次交流，输入：“设计一个网页版的扫雷游戏”，测试了一下基本功能，如下图，列出几个明显的问题：没有地雷，右键没有旗标，没有重置游戏按钮，点击到地雷了，游戏也不结束，略显简陋啊，哈哈。

没事，我们把这些问题给到Qwen，让它尝试修复，第二次交流，输入：“修改几个问题：用emoji显示地雷和旗标，添加重置游戏按钮，点击到地雷的时候，游戏需要结束。” 这次输出测试如下图，可以看到，新问题是：地雷和旗标都有了，但是空白区域显示有点问题，右键点击变黄色后，再次点击无法回复到灰色状态，然后重置游戏按钮点击一次居然弹出2个，显示有问题。

第三次交流，输入：“地雷和旗标都有了，但是空白区域显示有点问题，右键点击变黄色后，再次点击无法回复到灰色状态，然后重置游戏按钮点击一次居然弹出2个，显示有问题。 修复后测试如下图，看到重置按钮修复，但是点击出现没有地雷的连续区域后没有全部显示这个区域。

第四次交流，输入问题：”点击出现没有地雷的连续区域后没有全部显示这个区域“。再次修复后，测试游戏基本功能成功！赞！

而且开销是真的低，Cline下开启ThinkingMode，Qwen四轮交流花费如下图，1美分都没到：

相比之下，Sonnet开销如下图，虽然一次完成任务，但花了0.3美元，成本差异巨大！

再继续尝试接近Sonnet的效果，让Qwen设计三种游戏难度，中间又迭代了3轮交流，指出实现的一些错误，最终实现效果如下图，可以选择三种难度，雷区大小和地雷数目也会根据难度变化。

合计总花费如下图，不到4美分，实现了类似Sonnet要0.3美元完成的任务，所以Qwen绝对是有很强的实用价值的，我认为可以把Qwen想象成一个初级程序员，工资比较低，在我这个老板的指导下，还是能完成复杂任务的，Sonnet呢，就是高级程序员，能力更强一些，不过工资比较高。

鉴于Qwen经过几轮迭代还是可以顺利完成任务，加上还是开源大模型，对标闭源的解决方案，可以本地部署，还是很值得研究和追踪的。我当下能想到至少有两种场景可以用到Qwen：

• 一种场景就是任务相对比较简单的，比如通义千问的代码模式，Claude的Artifacts，输出都是单页的代码段，逻辑也不会特别复杂；又比如一些数据分析的任务，多半代码的量也不大；还有就是一些教育目的代码示例，用Qwen可以非常低成本的产生大量代码示例用来辅助编程教育。
• 一种场景就是AI智能体组队编程，可以使用o1或者Sonnet的ThinkingMode充当架构师的角色，对代码架构进行设计定义，将编程任务进行划分，然后让Qwen充当程序员的角色，来完成具体的编程任务。这种模式在完成复杂任务的时候，可以最大限度的发挥不同模型的优势，节省开发的费用，像著名的开源AI编程助手Aider就有这个专门的架构模式。

行业影响与未来展望

Qwen系列的成功表现对开源生态产生了显著影响。截至9月底，基于Qwen系列的衍生模型数量已达7.43万，超越了Llama系列，成为全球最大的生成式语言模型族群。Qwen获得了全球开发者社区的广泛关注，并有多个成功的应用案例，如Qwen Code Interpreter。未来，Qwen3已在开发中，预计数月内发布，将持续优化性能和功能特性。

结论

Qwen2.5-Coder的发布代表了开源代码大模型的重要里程碑。它不仅在技术性能上实现了突破，更通过完善的生态体系建设，为全球开发者提供了更加开放、易用的AI编程工具。这一成就也展示了中国AI技术的创新实力，预示着开源模型在未来AI发展中将扮演更加重要的角色。我也会继续追踪Qwen系列模型的最新动态，继续给大家分享所见所得。