Qwen 2.5-Coder, parte della serie Qwen 2.5 di Alibaba, ha recentemente dimostrato prestazioni superiori nei compiti di codifica rispetto ad altri modelli leader, inclusi GPT-4o e la versione o1-preview. Questo traguardo è stato evidenziato durante la sua valutazione nei benchmark di codifica Livebench, dove Qwen 2.5-Coder ha superato questi modelli, affermandosi come un concorrente formidabile nel campo dell’IA per la programmazione.
Il successo di Qwen 2.5-Coder è visto come un traguardo significativo per Alibaba e mette in evidenza le crescenti capacità della Cina nello sviluppo dell’IA, in particolare rispetto ai modelli sviluppati negli Stati Uniti. Questo progresso ha suscitato discussioni riguardo al panorama competitivo della tecnologia IA tra Cina e USA, con alcuni rapporti che suggeriscono che i progressi della Cina potrebbero superare quelli degli Stati Uniti in determinate aree della ricerca e applicazione dell’IA.
Qwen 2.5-Coder è stato valutato su oltre dieci benchmark relativi alla generazione, completamento, ragionamento e riparazione del codice. Ha costantemente raggiunto prestazioni da stato dell’arte (SOTA), superando modelli più grandi di architettura simile, inclusi quelli delle generazioni precedenti come CodeQwen1.5. Livebench ha pubblicato il suo rapporto tecnico .
Il modello è costruito su un vasto dataset di addestramento composto da oltre 5,5 trilioni di token specificamente focalizzati su compiti legati al codice. Questo dataset completo consente a Qwen 2.5-Coder di eccellere in varie sfide di codifica mantenendo versatilità in compiti generali.
In valutazioni specifiche come il MBPP (Multi-lingual Benchmarks for Programming Problems) e LiveCodeBench, Qwen 2.5-Coder ha ottenuto punteggi elevati che superano quelli di GPT-4o, dimostrando le sue capacità in scenari pratici di codifica.
Qwen 2.5-Coder beneficia di diversi miglioramenti rispetto ai suoi predecessori:
Architettura: Mantiene l’architettura avanzata della serie Qwen 2.5, che include miglioramenti nella gestione del contesto (fino a 128K token) e supporto per più linguaggi di programmazione (92 linguaggi).
L’introduzione di varianti ottimizzate per istruzioni migliora ulteriormente le sue prestazioni in vari compiti, migliorando la sua capacità di comprendere ed eseguire efficacemente le istruzioni degli utenti.
Le prestazioni di Qwen 2.5-Coder nei compiti di codifica Livebench non solo mostrano la sua superiorità tecnica rispetto a modelli come GPT-4o, ma riflettono anche tendenze più ampie nelle dinamiche dello sviluppo globale dell’IA.