我们通过 ollama 拉取 qwen2.5 和 qwen2.5-coder 到本地。
qwen2.5
首先看看 qwen2.5 的文本生成能力，让它写一首藏头诗和写一篇儿童睡前故事。
新闻总结
中英翻译
qwen2.5-coder
接下来看看代码模型的能力，让它输出执行的结果。
List<String> list = new ArrayList<String>(Arrays.asList("a", "b", "c", "d")); for (int i = 0; i < list.size(); i++) { list.remove(i); } System.out.println(list);从执行效果来看，是不对的，正确答案是 [b, d]
这是一个隐藏的Bug，也没有回答上来。
正确答案是会精度丢失。
0.069999999999999990.5800000000000001401.499999999999940.30310000000000004
以下是求100以内素数的 java 代码，让它改为使用 python 实现。
public class PrimeNumbers {public static void main(String[] args) {int n = 100;boolean[] isPrime = new boolean[n + 1];for (int i = 2; i <= n; i++) {isPrime[i] = true;}
for (int factor = 2; factor * factor <= n; factor++) {if (isPrime[factor]) {for (int multiple = factor * factor; multiple <= n; multiple += factor) {isPrime[multiple] = false;}}}
System.out.println("Prime numbers up to " + n + ":");for (int i = 2; i <= n; i++) {if (isPrime[i]) {System.out.print(i + " ");}}}}
从代码执行上来看是正确的。
总结
由于本地下载的都是一些小的参数模型，并不能够完全体验到模型的真实能力，有能力的小伙伴可以尝试一下大参数的模型。
但是总体来说，个人本地使用的话，也是不错的选择，毕竟国内来说，通义千问算是最好的了。
配合一些本地的 web-ui 框架，例如 ollama-webui，就可以本地使用了，哪怕没有显卡也能运行，速度也不算慢。
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