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最好的本地编码LLM可以运行自己
在本文中，我们探讨了一些适合本地工作流程的最佳本地编码LLM，并突出了他们为什么在其余部分中脱颖而出。
来源:KDnuggets我们生活在一个大型语言模型（LLM）主导和影响我们工作方式的时代。即使是对编码进行微调的本地LLM，也变得越来越有效，使开发人员和数据专业人员可以将其用作自己环境中的个人编码助手。这种方法通常是可取的，因为这些模型可以增强数据隐私并降低API成本。
这些本地编码LLM现在具有以前不实用的多种应用程序，因为它们将动手援助直接带入了开发人员的工作流程。反过来，这可以启用内联自动完成，代码调试，甚至跨项目推理。如果您有兴趣，有很多方法可以在本地运行LLM，因此请查看它们。
llm本地即使对于没有技术背景的非开发人员或人，由于本地编码LLMS，您可以尝试掌握自己，因此在本地场景中出现了一种称为Vibe编码的新趋势。对于数据科学家，您还可以查看可以通过Vibe编码构建的一些项目。
掌握自己 Vibe编码随着本地编码LLMS变得更加突出，知道您可以运行哪些选项会很有帮助。在本文中，我们探讨了一些适合本地工作流程的最佳本地编码LLM，并突出了为什么它们在其余部分中脱颖而出。
＃1。GLM-4-4-32B-0414
＃tsinghua大学的Zhipu AI最近推出了一个新的开源模型系列，称为GLM-4-32B-0414，这是一种与GPT-4O和DeepSeek-V3相当的320亿参数模型。该模型已通过人类的偏好比对，拒绝抽样和增强学习进行了大量预估计的15T推理数据。这有助于遵循指示并产生结构良好的输出。
GLM-4-32B-0414