# 編程輔助

OpenR1-Distill-7B是基於Qwen2.5-Math-7B在Mixture-of-Thoughts數據集上後訓練的版本，旨在教會語言模型進行逐步推理。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 是一個基於 Qwen2.5 架構的 7B 參數規模的代碼生成模型，專注於指令微調，適用於代碼生成和編程輔助任務。

由NVIDIA開發的開源代碼推理大語言模型，參數規模為140億，專注於代碼生成和推理任務。

基於Qwen2.5架構的14B參數規模代碼生成與理解模型，通過Model Stock方法融合多個專業編碼模型而成

DeepCoder-14B-Preview是基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B開發的代碼生成模型，專注於可驗證編程問題的解決。

基於Qwen2.5-Coder-14B-Instruct基礎模型，通過mergekit工具合併多個專業編碼模型的混合模型

DeepSeek-V3-0324-Pruned-Coder-411B 是一個經過剪枝優化的代碼生成模型，基於 DeepSeek-V3 架構，專注於代碼生成任務。

Qwen2.5-Coder-32B-instruct是基於Qwen2.5-Coder-32B的指令微調版本，專注於代碼生成和理解任務。

EXAONE Deep系列模型在數學和編程等推理任務中表現出色，本模型為24億參數的AWQ量化版本

這是一個基於Qwen2.5-Coder-0.5B模型轉換的GGUF格式模型，適用於代碼生成任務。

基於Deepseek-coder-1.3B微調的開源生成式文本模型，專注於Kotlin代碼生成任務

Code Llama是由Meta開發的70億參數代碼生成模型系列，本版本專門針對Python語言優化

StarCoder2-3B是一個擁有30億參數的代碼生成模型，基於17種編程語言數據訓練，能夠生成代碼片段但可能不完全準確。

這是一個基於TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0微調的模型，專門用於將自然語言問題及表結構定義(DDL)轉換為SQL查詢語句。

WhiteRabbitNeo系列模型專注於網絡安全領域的攻防應用，當前版本為7B參數規模，具備代碼生成和分析能力。

首個基於AI反饋強化學習(RLAIF)訓練的開源大語言模型，在MT Bench測試中表現優異

OpenChat是一個創新的開源語言模型庫，採用C-RLFT策略進行微調，即使僅有70億參數也能實現與ChatGPT相媲美的性能。

CodeFuse-13B是基於GPT-NeoX框架訓練的130億參數代碼生成模型，支持40多種編程語言，能處理長達4096字符的代碼序列。

WizardCoder是通過Evol-Instruct方法增強的代碼大語言模型，專注於代碼生成任務。

CodeLlama 34B Instruct是Meta基於Llama 2架構開發的大型代碼生成模型，專門針對編程任務進行了優化，支持多種編程語言。

CodeLlama 13B 是 Meta 發佈的代碼生成與理解模型，基於 Llama 2 架構，專門針對編程任務優化。

CodeLlama 7B是由Meta開發的7B參數規模的代碼生成與理解模型，基於Llama 2架構優化，專注於編程任務。

Code Llama 13B是一個130億參數的生成式代碼模型，專為通用代碼合成與理解設計

StarCoderBase-7B是一個參數規模為70億的代碼生成模型，支持80多種編程語言，專注於代碼補全和生成任務。

WizardCoder-33B-V1.1是基於deepseek-coder-33b-base訓練的開源代碼大語言模型，在HumanEval等代碼生成基準測試中表現優異。

基於Salesforce/codet5-small微調的Python代碼生成模型，專注於自定義函數生成任務

基於Salesforce/codegen-350M-mono微調的Python代碼生成模型，專注於自定義函數生成

基於GPT-Neo架構的125M參數代碼生成模型，針對CodeClippy數據集進行微調，支持2048長度的序列生成

CodeParrot 是一個基於GPT-2架構（15億參數）訓練的Python代碼生成模型，專注於Python代碼的自動生成。