在RTX 4090上本地运行的最佳编码助手模型进行评估，选择了来自llama3.1 70B、llama3.1 8b和qwen2.5-coder:32b的模型

在RTX 4090机器上对编码助手模型进行实际评估时，作者比较了三种人工智能模型：llama3.1:70b-instruct-q2_k，llama3.1:8b-instruct-fp16和qwen2.5-coder:32b。测试重点放在代码理解和错误检测上，这对于与现有代码库一起工作的开发人员至关重要。值得注意的是，尽管体积较小，qwen2.5-coder:32b模型在所有标准上均优于较大的llama3.1模型。这一发现挑战了更大模型总是在编码任务中表现更好的假设。作者提供了详细的比较表格，对于希望优化其编码助手工具的开发人员和人工智能爱好者来说，这是一篇有价值的阅读材料。- 评估了在RTX 4090上本地运行的三个编码助手模型：llama3.1 70B，llama3.1 8b，qwen2.5-coder:32b - 选择了能充分利用4090的模型 - 进行了各种测试，以评估模型在代码评估任务上的性能 - llama3.1:70b和llama3.1:8b在代码评估任务上表现相似，但llama3.1:8b速度更快 - qwen2.5在所有指标上表现出色，速度也很好 - 提供了三个模型在各个方面的评分