猫头虎分享：Qwen2.5-Coder——阿里通义千问开源的超强代码生成模型，代码能力媲美GPT-4o！

猫头虎分享：Qwen2.5-Coder——阿里通义千问开源的超强代码生成模型，代码能力媲美GPT-4o！大家好，我是猫头虎，今天为大家带来一则令人振奋的技术分享！😺阿里通义千问开源了全新 Qwen2.5-Coder 系列模型，号称在代码生成方面可追平 GPT-4o！💻 这个系列涵盖多个尺寸模型，为开发者和研究人员提供了广泛的选择。

社区主理人微信号: Libin9iOak

584人浏览 · 2024-11-12 23:39:46

社区主理人微信号: Libin9iOak · 2024-11-12 23:39:46 发布

猫头虎分享：Qwen2.5-Coder——阿里通义千问开源的超强代码生成模型，代码能力媲美GPT-4o！

大家好，我是猫头虎，今天为大家带来一则令人振奋的技术分享！😺阿里通义千问开源了全新 Qwen2.5-Coder 系列模型，号称在代码生成方面可追平 GPT-4o！💻 这个系列涵盖多个尺寸模型，为开发者和研究人员提供了广泛的选择。

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作者简介

猫头虎是谁？

大家好，我是猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前，我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台，全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

作者名片 ✍️

博主：猫头虎
全网搜索关键词：猫头虎
作者微信号：Libin9iOak
作者公众号：猫头虎技术团队
更新日期：2024年10月10日
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正文

🚀 阿里通义千问的 Qwen2.5-Coder 系列亮点

阿里巴巴的 Qwen2.5-Coder 系列模型，以代码能力为主打特色，并分为不同尺寸供大家使用。尤其是旗舰版 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct，在多个代码生成基准（如 EvalPlus、LiveCodeBench、BigCodeBench）上都表现优异，甚至被官方称为达到了媲美 GPT-4o 的效果。🌟

🔥 阿里通义千问 Qwen2.5-Coder 系列详细length：

Qwen2.5-Coder 0.5B / 1.5B / 3B / 7B / 14B / 32B
🚨 许可证：Qwen2.5-Coder 0.5B、1.5B、7B、14B、32B 模型采用 Apache 2.0 许可证，允许广泛的商用和研究使用；3B 模型仅限于研究用途。

🌐 阿里通义千问 Qwen2.5-Coder 的开放访问渠道

无论你是开发者还是研究人员，都可以通过以下平台访问 Qwen2.5-Coder 系列模型：

Github：点击这里–>https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Coder
Huggingface：点击这里–>https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-coder-66eaa22e6f99801bf65b0c2f
Modelscope：点击这里–>https://modelscope.cn/organization/qwen
演示： Huggingface 演示链接–>https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Coder-demo

我也亲自体验了这款模型！以下是效果图展示：
Huggingface

Cargo.toml


[dependencies]
bit-vec = "0.6"
twox-hash = "1.8"

Rust 语言来实现布隆过滤器:


use bit_vec::BitVec;
use twox_hash::XxHash64;
use std::hash::{Hash, Hasher};

struct BloomFilter {
    bits: BitVec,
    num_hashes: usize,
    hashers: Vec<XxHash64>,
}

impl BloomFilter {
    fn new(size: usize, num_hashes: usize) -> Self {
        let mut hashers = Vec::with_capacity(num_hashes);
        for i in 0..num_hashes {
            hashers.push(XxHash64::with_seed(i as u64));
        }
        BloomFilter {
            bits: BitVec::from_elem(size, false),
            num_hashes,
            hashers,
        }
    }

    fn add<T: Hash>(&mut self, item: &T) {
        for hasher in &self.hashers {
            let mut h = hasher.clone();
            item.hash(&mut h);
            let index = (h.finish() % self.bits.len() as u64) as usize;
            self.bits.set(index, true);
        }
    }

    fn contains<T: Hash>(&self, item: &T) -> bool {
        for hasher in &self.hashers {
            let mut h = hasher.clone();
            item.hash(&mut h);
            let index = (h.finish() % self.bits.len() as u64) as usize;
            if !self.bits[index] {
                return false;
            }
        }
        true
    }
}

fn main() {
    let mut bloom_filter = BloomFilter::new(1000, 5);

    // 添加一些元素
    bloom_filter.add(&"hello");
    bloom_filter.add(&"world");

    // 检查元素是否存在
    println!("Contains 'hello': {}", bloom_filter.contains(&"hello")); // true
    println!("Contains 'world': {}", bloom_filter.contains(&"world")); // true
    println!("Contains 'rust': {}", bloom_filter.contains(&"rust"));   // 可能为 true 或 false
}