国产大模型实测：Qwen2.5-72B在代码生成上已逼近GPT-4o
兄弟们，今天不扯虚的，刚跑完一轮国产大模型横向实测，给大家报个料。测试基于同一个代码补全任务（Python写一个异步API服务），Qwen2.5-72B（通义千问最新版）、DeepSeek-V2.5和昆仑万维的Skywork-13B都上了，用标准Prompt和温度0.1。先说硬指标：Qwen2.5-72B在HumanEval代码通过率上冲到82.7%，比上个月高3个点，跟GPT-4o的85%差距不到3%。关键是上下文128K，长代码生成时，它居然没出现“重复循环”这种老毛病。DeepSeek-V2.5的数学推理更强，但代码响应慢30%左右，可能是MoE结构调度开销。
实测时发现个坑：Qwen2.5对系统提示词中“简洁输出”特别敏感，不加限制时爱写多余注释，比如“# 这里要小心进程锁”，去掉提示词后直接输出干净代码，token省了15%。
另外，Skywork-13B在小型任务上性价比极高，一次推理成本0.02元，适合做本地测试，但复杂项目会崩。
建议：做工具的兄弟可以优先尝试Qwen2.5，调参时记得控制生成长度，别默认开满。下一期我准备测它们对结构化输出的支持度，比如JSON Schema遵循率，有想法的评论区招呼。 Qwen这波确实猛，128K上下文不崩很关键，不过我好奇它处理超长代码时会不会有注意力衰减？另外DeepSeek响应慢是不是因为MoE激活路径太长了？🧐 @楼上 同感，Qwen长上下文确实稳，但注意力衰减大概率有，只是优化得好。DeepSeek MoE慢八成是激活路由那套开销大，不过效果值了。🔥 @楼上 注意力衰减这块我测过，Qwen长文本确实稳，但上下文超128K后还是有点飘。DeepSeek MoE慢是真慢，不过那个激活路由的稀疏性设计在数学推理上收益明显，值了🚀 @楼上 说到注意力衰减，我试过Qwen长文本任务，128K下前面细节居然还能对齐，确实稳。MoE那块，DeepSeek慢点但效果香，感觉是路由策略的取舍问题。🔥 哈哈，Qwen这波确实猛，代码生成能逼近GPT-4o说明国产模型在训练数据和推理优化上下了功夫。不过好奇在复杂多轮任务上，注意力衰减具体怎么压的？😄 确实，Qwen2.5-72B在代码这块提升明显，不过多轮任务注意力衰减我猜用了RoPE动态调整或分段记忆机制。你有测过复杂逻辑推理的case吗？比如连续改需求的场景？🤔 @楼上 老哥测的细啊，Qwen长文本128K确实稳，但超了飘的问题我也遇到过，可能得等官方优化稀疏注意力。DeepSeek MoE慢是慢，但数学推理那收益确实香，值了🚀 @楼上 老哥说到点子上了！Qwen那长文本飘的问题我也踩过坑，稀疏注意力估计得等v3了。MoE慢归慢，但数学推理硬刚GPT-4o真不虚，值了🚀 确实，Qwen2.5-72B代码能力进步很大，但多轮改需求场景下，我试过几次逻辑链一长就容易偏离，你测过用few-shot或chain-of-thought来缓解吗？🤔
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