01引 言

通义千问团队开源「强大」、「多样」、「实用」的 Qwen2.5-Coder 全系列，致力于持续推动 Open Code LLMs 的发展。

  • 强大：Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 成为目前 SOTA 的开源代码模型，代码能力追平 GPT-4o。在展现出强大且全面的代码能力的同时，具备良好的通用和数学能力；

  • 多样：在之前开源的两个尺寸 1.5B/7B 的基础上，本次开源共带来四个尺寸的模型，包括 0.5B/3B/14B/32B。截止目前 Qwen2.5-Coder 已经覆盖了主流的六个模型尺寸，以满足不同开发者的需要；

  • 实用：在两种场景下探索 Qwen2.5-Coder 的实用性，包括代码助手和 Artifacts，一些样例展示出 Qwen2.5-Coder 在实际场景中应用的潜力；

强大：代码能力达到开源模型 SOTA

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  • 代码生成：Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 作为本次开源的旗舰模型，在多个流行的代码生成基准（EvalPlus, LiveCodeBench, BigCodeBench）上都取得了开源模型中的最佳表现，并且达到和 GPT-4o 有竞争力的表现。

  • 代码修复：代码修复是一个重要的编程能力，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 可以帮助用户修复代码中的错误，让编程更加高效。Aider 是流行的代码修复的基准，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 达到 73.7 分，在 Aider 上的表现与 GPT-4o 相当。

  • 代码推理：代码推理指的是模型能否学习代码执行的过程，准确的预测模型的输入与输出。上个月发布的 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 已经在代码推理能力上展现出了不俗的表现，本次 32B 模型在代码推理上更进一步。

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  • 多编程语言：智能的编程助手应该熟悉所有编程语言，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 在 40 多种编程语言上表现出色，在 McEval 上取得了 65.9 的分数，其中 Haskell, Racket 等语言表现令人印象深刻，这得益于在预训练阶段独特的数据清洗和配比。

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另外，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 的多编程语言的代码修复能力仍然令人惊喜，这将有助于用户理解和修改自己熟悉的编程语言，极大缓解陌生语言的学习成本。与 McEval 类似，MdEval 是多编程语言的代码修复基准，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 在 MdEval 上取得了 75.2 的分数，在所有开源模型中排名第一。

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  • 人类偏好对齐：为了检验 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 在人类偏好上的对齐表现，构建了一个来自内部标注的代码偏好评估基准 Code Arena（类似 Arena Hard）。采用 GPT-4o 作为偏好对齐的评测模型，采用 'A vs. B win' 的评测方式，即在测试集实例中，模型 A 的分数超过模型 B 的百分比。下图结果表现出 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 在偏好对齐方面的优势。

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全面：丰富的模型尺寸

本次 Qwen2.5-Coder 开源了丰富的模型尺寸，共包含 0.5B/1.5B/3B/7B/14B/32B 六个尺寸，不仅能够满足开发者在不同资源场景下的需求，还能给研究社区提供良好的实验场。下表是详细的模型信息：

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一直相信 Scaling Law 哲学。评估了不同尺寸的 Qwen2.5-Coder 在所有数据集上的表现，以验证 Scaling 在 Code LLMs 上的有效性。对于每一个尺寸，都开源了 Base 和 Instruct 模型，其中 Instruct 模型作是一个可以直接聊天的官方对齐模型，Base 模型作为开发者微调自己模型的基座。

下面是不同尺寸的 Instruct 模型表现：

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模型尺寸和模型效果之间符合预期的存在正相关，并且 Qwen2.5-Coder 在所有尺寸下都取得了 SOTA 的表现，这鼓励着继续探索更大尺寸的 Coder。

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模型许可

Qwen2.5-Coder 0.5B/1.5B/7B/14B/32B 采用 Apache 2.0 的许可，3B 为 Research Only 许可；

02模型链接和体验

Qwen2.5-Coder模型链接：

https://modelscope.cn/collections/Qwen25-Coder-9d375446e8f5814a

模型集合demo链接：

https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Coder-demo

 

创空间体验链接：

https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Coder-Artifacts

 

 

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Artifacts体验链接：

https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Coder-Artifacts

03模型推理

transformers: 单卡运行Qwen2.5-32B-Instrtuct量化模型。

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "write a quick sort algorithm."

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

显存占用：

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Ollama：一行命令使用Ollama运行魔搭Qwen2.5-Coder GGUF模型

  • 设置ollama下启用

    ollama serve

  • ollama run ModelScope任意GGUF模型

    ollama run modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF

在安装了Ollama的环境上(建议使用>=0.3.12版本)，直接通过上面的命令行，就可以直接在本地运行 Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF模型。

vLLM，推理加速

pip install vllm -U
export VLLM_USE_MODELSCOPE=True
vllm serve Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

推理代码：

from openai import OpenAI

# Modify OpenAI's API key and API base to use vLLM's API server.
openai_api_key = "EMPTY"
openai_api_base = "http://localhost:8000/v1"
client = OpenAI(
    api_key=openai_api_key,
    base_url=openai_api_base,
)
completion = client.completions.create(model="Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct",
                                      prompt="San Francisco is a")
print("Completion result:", completion)

04模型微调

我们介绍使用ms-swift对qwen2.5-coder进行自我认知微调，并对微调后模型进行推理。swift开源地址：https://github.com/modelscope/ms-swift

自我认知数据集链接：https://modelscope.cn/datasets/swift/self-cognition

如果需要使用其他数据集进行微调，只需要修改 --dataset即可。自定义dataset支持传入本地路径、modelscope和huggingface中的dataset_id。文档可以查看：https://swift.readthedocs.io/zh-cn/latest/Instruction/%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E4%B8%8E%E6%8B%93%E5%B1%95.html#id3

在开始微调之前，请确保您的环境已正确安装：

# 安装ms-swift
git clone https://github.com/modelscope/ms-swift.git
cd swift
pip install -e .[llm]

微调脚本：

# Experimental environment: A10, 3090, V100, ...
# 15GB GPU memory
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift sft \
    --model_type qwen2_5-coder-3b-instruct \
    --model_id_or_path qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct \
    --dataset swift/self-cognition#500 \
              AI-ModelScope/Magpie-Qwen2-Pro-200K-Chinese#500 \
              AI-ModelScope/Magpie-Qwen2-Pro-200K-English#500 \
    --logging_steps 5 \
    --max_length 4096 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --output_dir output \
    --lora_target_modules ALL \
    --model_name 小黄 'Xiao Huang' \
    --model_author 魔搭 ModelScope \
    --system 'You are a helpful assistant.'

微调显存消耗：

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微调后推理脚本如下，这里的ckpt_dir需要修改为训练生成的last checkpoint文件夹。

# Experimental environment: A10, 3090, V100, ...
# 直接推理
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/qwen2_5-coder-3b-instruct/vx-xxx/checkpoint-xxx

# 使用vLLM进行推理加速
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/qwen2_5-coder-3b-instruct/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --infer_backend vllm --max_model_len 8192 --merge_lora true

推理结果：

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05模型应用：Cursor，Artifacts 和 interpreter

实用的 Coder 一直是Qwen的愿景，为此本次探索了 Qwen2.5-Coder 在代码助手、 Artifacts 、interpreter场景下的实际表现。

Qwen2.5-Coder 遇到 Cursor：万能代码小助手

智能代码助手目前已经得到广泛的应用，但目前大多依赖闭源模型，希望 Qwen2.5-Coder 的出现能够为开发者提供一个友好且强大的选择。

配置Qwen2.5-Coder-32B-Instruct的openai兼容api（URL和API Key）

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体验Qwen2.5-Coder强大的 生成/编辑/补全能力吧！（Command+K）

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Qwen2.5-Coder 遇到 Artifacts：prompt编程不是梦

Artifacts 是代码生成的重要应用之一，帮助用户创作一些适合可视化的作品，clone魔搭创空间，即可本地搭建一个Artifacts。

git clone https://www.modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Coder-Artifacts.git
cd Qwen2.5-Coder-Artifacts
pip install -r requirements.txt
pip install gradio
python app.py

制作游戏

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制作动图

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SVG作画

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Qwen2.5-Coder 遇到 Interpreter：AI操作电脑

在MAC安装环境

pip install open-interpreter

进入Python环境：

from interpreter import interpreter
interpreter.llm.api_base = "YOUR_BASE_URL"
interpreter.llm.api_key = "YOUR_API_KEY"
interpreter.llm.model = "openai/Qwen-Coder-32B-Instruct"
interpreter.chat("Can you set my system to light mode?")

示例视频：

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点击链接👇，直达模型体验

https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Coder-demo?from=csdnzishequ_text

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