CodeStral 25.01 vs qwen2.5-coder-32b-Istruct: Test de codage

Cet article compare le code de codestral 25.01 de Mistral et le coder QWEN2.5 d'Alibaba Cloud, deux modèles de codage AI proéminents, à travers diverses tâches de codage pour déterminer leurs cas d'utilisation optimaux. Nous évaluerons leurs performances dans la gestion des erreurs, la manipulation des chaînes et le traitement de la liste.

codestral 25.01 vs qwen2.5-coder-32b-instruct: une comparaison détaillée

Qwen2.5 CODER-32B-INSTRUCT, avec 32 milliards de paramètres, est affiné pour le codage, produisant des solutions propres et efficaces. Son fort suivi des instructions en fait un outil polyvalent pour les développeurs ayant besoin d'un code fiable sur plusieurs langues.

CodeStral 25.01, en revanche, utilise 88 milliards de paramètres, combinant la modélisation autorégressive et l'apprentissage du renforcement pour des tâches complexes. Ses fonctionnalités axées sur l'entreprise, y compris la sécurité et la conformité améliorées, la positionnent comme un outil puissant pour générer du code sans erreur de haute qualité.

Résultats de référence: codestral 25.01 vs qwen2.5-coder-32b-instruct

Le tableau ci-dessous présente des scores de référence pour les deux modèles:

Benchmark	Codestral 25.01	Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
HumanEval	86.6%	92.7%
MBPP	80.2%	90.2%
EvalPlusAverage	69.1%	86.3%
MultiPL-E	Not available	79.4%
LiveCodeBench	37.9%	31.4%
CRUXEval	55.5%	83.4%
Aider Pass@2	Not available	73.7%
Spider	66.5%	85.1%

Analyse: Qwen2.5 CODER-32B-INSTRUCT ONTERFORFS GÉNENIEMENTS CODESTRAL 25.01 Dans les repères nécessitant une résolution de problèmes structurée. CodeStral 25.01, cependant, montre des performances compétitives dans LivecodeBench, suggérant des forces potentielles dans certains scénarios de codage. La rentabilité du codestral 25.01 est également un facteur important.

Prix:

Model	Pricing
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct	.07/M input tokens, .16/M output tokens
Codestral 25.01	.30/M input tokens, .90/M output tokens

Capacités de codage: comparaison en tête-à-tête

Nous avons évalué les deux modèles sur quatre tâches, évaluant l'efficacité, la lisibilité, les commentaires et la gestion des erreurs. (Les descriptions détaillées des tâches et les sorties de code sont omises pour la concision, mais l'analyse du texte d'origine demeure.)

• Tâche 1: Trouver le Kth le plus grand élément: QWEN2.5 CODER-32B-INSTRUCT produit un code plus lisible. La solution de CodeStral 25.01, bien que fonctionnelle, était moins intuitive.

• Tâche 2: Manipulation / manipulation de la liste: Les deux modèles ont réussi des nombres premiers filtrés. CodeStral 25.01 a démontré une vérification de prime plus efficace.

• Tâche 3: Manipulation de la chaîne: Les deux solutions correctes ont généré. Qwen2.5 CODER-32B-INSTRUCT a fourni une meilleure documentation et une utilisation plus complète des exemples.

• Tâche 4: Gestion des erreurs: QWEN2.5-coder-32b-Instructe a présenté une gestion des erreurs supérieure, augmentant des exceptions spécifiques et fournissant des messages d'erreur informatifs. La gestion des erreurs de CodeStral 25.01 était moins robuste.

Conclusion

Qwen2.5-coder-32b-Istruct surpasse généralement le codestral 25.01 en termes de clarté de code, de documentation et de gestion des erreurs robuste, ce qui le rend plus adapté aux environnements de production et à des fins éducatives. La rentabilité et les performances compétitives de CodeStral 25.01 dans des repères spécifiques en font une option viable en fonction des exigences du projet et des contraintes budgétaires.

Questions fréquemment posées (FAQ)

La section FAQ du texte d'origine est conservée, fournissant des réponses aux questions courantes concernant les différences entre les deux modèles.

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