通义千问开源Qwen2.5-Coder全系列，代码能力比肩GPT-4

近日消息，通义千问团队宣布开源其最新的Qwen2.5-Coder全系列模型，此举旨在促进Open Code LLMs（大型语言模型）的发展。Qwen2.5-Coder因其强大的性能、多样性和实用性而备受关注。

特别是Qwen2.5-Coder-32B-Instruct模型，在代码生成、代码修复和代码推理方面表现出色，其性能与GPT-4相当，达到了业界领先水平。在多个代码生成基准测试中，Qwen2.5-Coder取得了最佳成绩，并在Aider基准测试中获得了73.7分，与GPT-4的表现相当。这一开源举措将为开发者和研究人员提供更多选择，推动代码生成技术的进一步发展。

Qwen2.5-Coder支持超过40种编程语言，并在McEval上获得65.9分，其中Haskell、Racket等语言的表现尤为突出。这得益于其预训练阶段独特的数据清洗和配比。此外，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct在多编程语言的代码修复能力上也表现出色，在MdEval基准测试中得分75.2，排名第一。

为了检验Qwen2.5-Coder-32B-Instruct在人类偏好上的对齐表现，构建了一个内部标注的代码偏好评估基准Code Arena。结果显示Qwen2.5-Coder-32B-Instruct在偏好对齐方面具有优势。

Qwen2.5-Coder系列此次开源了四个尺寸的模型，包括0.5B/3B/14B/32B，覆盖了主流的六个模型尺寸，满足不同开发者的需求。官方提供了Base和Instruct两种模型，前者作为开发者微调模型的基础，后者作为官方对齐的聊天模型。模型尺寸与效果之间存在正相关，Qwen2.5-Coder在所有尺寸下都取得了SOTA表现。

Qwen2.5-Coder的0.5B/1.5B/7B/14B/32B模型采用Apache2.0许可，而3B模型为Research Only许可。团队通过评估不同尺寸的Qwen2.5-Coder在所有数据集上的表现，验证了Scaling在Code LLMs上的有效性。

Qwen2.5-Coder的开源，为开发者提供了一个强大、多样化且实用的编程模型选择，有助于推动编程语言模型的发展和应用。

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