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Nous sommes ravis d’annoncer une version open-source de notre innovante série Qwen2.5-Coder, concentrant notre dévouement pour accélérer le progrès dans le domaine des Open CodeLLMs. Le modèle phare, Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, se distingue comme la pièce maîtresse de notre publication en open-source, ayant surpassé tous les autres modèles open-source sur divers benchmarks de génération de code de premier plan (EvalPlus, LiveCodeBench, BigCodeBench) et offrant une concurrence de taille à GPT-4o.
En parlant de réparation de code, identifiée comme une compétence essentielle en programmation, Qwen2.5-Coder-32B-Instruct peut aider les utilisateurs à identifier et à corriger les erreurs dans leur code, rationalisant ainsi le processus de programmation. Basé sur le benchmark Aider, une méthode hautement classée pour la réparation de code, Qwen2.5-Coder-32B-Instruct a obtenu un score de 73.7, égalant la performance avec GPT-4o.
En ce qui concerne le raisonnement de code, il témoigne de l’aptitude du modèle à comprendre la progression de l’exécution du code et à anticiper avec précision les entrées et les sorties du modèle. Le modèle Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, récemment lancé, a fixé une haute barre de performance dans ce domaine. Ce nouveau modèle 32B, cependant, le porte à un autre niveau.
