一款号称代码能力超越GPT-4的模型，引发了不少网友的关注。
准确率比GPT-4高出超过10%，速度却接近GPT-3.5，而且窗口长度也更长。
据开发者描述，他们的模型取得了74.7%的Pass@1通过率，超过了原始GPT-4的67%，登上了Big Code榜首。
这个模型名叫Phind，和以其为基础的面向开发者的AI搜索工具同名。
它是由开发团队在CodeLlama-34B的基础之上微调得到的。
Phind利用TensorRT-LLM在H100上可以跑出每秒100个token的速度，是GPT-4的5倍。
此外，Phind的上下文长度达到了16k，其中12k可供用户输入，另外4k保留给检索结果中的文本。
针对这个产品，网友们议论纷纷，结果是喜忧参半：
支持的人，如著名创业投资公司YCombinator创始人Paul Graham表示，Phind可以让人们用更少的资源和大厂抗衡。
也有网友具体列出了Phind的优点：
不认可Phind的网友则说，自己之前用GPT-4写的代码，Phind写不出来：
更是有人吐槽说，GPT“每天都在被打败”，但是从来没被超越过。
有意思的是，在Phind应用当中，自研模型又被称作“fast model”，而“best model”仍然是GPT-4。
（虽然没明说，但是GPT-4和best model的剩余可用次数是同步变化的）
所以，这个号称“击败了GPT-4”的模型到底是不是真的那么好用，我们进行了一番实测。
Phind vs GPT-4
正式开始之前，先来说说对Phind的第一印象。
它的界面十分简洁，主要就是一个搜索框，而且不需要登录就能无限量使用。
左下角有一个Pair Programmer的开关，直观上的区别就是开启之后回答界面更侧重对话，不开启的话则更像搜索引擎。
此外，还可以从自研模型和GPT-4中选择，GPT-4则需要登录，而且每天只能用10次。
接下来就是和GPT-4进行的对比测试，GPT-4没有开启代码解释器。
首先还是从LeetCode题目开始测起，Prompt就是是原问题加上下面这段话：
请用Python写一段代码解决这个问题，给出通用的解法，不需要设定参数值，代码需要以如下内容开头：
（LeetCode页面中给出的起始片段）
为了防止Phind通过检索来“作弊”，我们还在Phind的Prompt结尾加入了这句话：
不要检索任何信息，靠你自己的能力创建代码
第一题在LeetCode中被归为组合数学问题，难度为困难，通过率67.1%。
Phind给出了这样的代码和解释，经过测试，20条测试数据中有19项正确。
出错的是这一条，这里的输出结果应该是3，但Phind给出的程序运行结果是4。
我们试着反馈给Phind，看它能不能找出错误的原因，结果分析一番之后给出了新的代码，并通过了测试。
而GPT-4这边，则是一次性通过。
进入下一题，这道题目涉及到了动态规划，通过率为53.9%。
这次Phind和GPT-4都是以一次通过。
第三道题目的通过率只有约30%，但它的难度可能在于用来判题的测试数据太庞大了。
Phind给出的这段代码就在通过前12组测试数据之后出现了运行时间超限的现象。
我们让它试着进行优化，结果这次直接是算不对了。
而GPT-4则轻松解决，不过在解释说明部分有些错误，因为超级回文数的概念中的描述是“回文数的平方”而不是“平方是回文数”。
三道LeetCode题目测试下来，Phind以一平两负的成绩输给了GPT-4。
但需要说明的是，这里我们为了测试模型本身表现，通过提示词关闭了Phind的检索功能，但从实用角度出发，如果保留搜索，Phind还是能很好地解决这些问题的。
接着，我们又测试了一下他们的实际开发能力，这次的题目是扫雷游戏。
Phind会问我们有没有什么特殊要求，这里我们直接点跳过。
然后Phind会对任务进行拆解，对每个子任务又分别进行检索。
这时的代码也是分段给出的，有趣的是，在生成过程中，Phind会使用不同来源中的代码。
然后我们让Phind给出完整代码，并通过链接的第三方平台直接运行。
结果呢，我们一进去就看到程序已经非常“贴心”地把雷的位置清楚地标注好了。
不过这次，GPT-4的代码更加离谱一些，运行出来是这样的：
虽然都没做对，但硬要比较的话，这一轮，Phind略胜一筹。
一路测试下来，很难判断它们孰优孰劣，但考虑到搜索能力，以及免费免登录的特性，Phind还是可圈可点的。
参考链接：
https://www.phind.com/blog/phind-model-beats-gpt4-fast。
