DeepSeek -koder skiller sig ud i området for kodeoptimeringsværktøjer på grund af dets imponerende ydelsesmetrics, især i hastighed og nøjagtighed, sammenlignet med andre modeller.
Speed -sammenligning
Deepseek -koder er kendt for sin effektivitet i behandlingsopgaver. For eksempel opnår DeepSeek-Coder-V2-modellen en hastighed på cirka 51 tokens pr. Sekund, hvilket er konkurrencedygtigt, men lidt langsommere end nogle andre modeller som QWEN 2,5-koder, som kan nå hastigheden på ca. 10,31 tokens pr. Sekund ** [1] [7]. Imidlertid fremhæves Deepseeks samlede effektivitet ved kun at bruge 2,8 millioner GPU-timer for at opnå høje benchmark-score, hvilket er markant mindre end hvad nogle større modeller kræver [2].Nøjagtighedssammenligning
Med hensyn til nøjagtighed demonstrerer Deepseek -koder overlegen ydelse på tværs af forskellige kodende benchmarks. For eksempel scorede det 90,2% på Humaneval og overgik mange eksisterende modeller, herunder muligheder for lukket kilde som GPT-4O, som scorede 87,1% [4] [7]. Desuden er dens nøjagtighed på matematikbenchmark også bemærkelsesværdig, hvilket opnås 75,7%, tæt bagpå GPT-4Os 76,6% [4]. Dette præcisionsniveau gør DeepSeek -koderen især tiltalende for udviklere, der leder efter pålidelig kodegenerering og fejlfindingsfunktioner.Den samlede præstation
Deepseek -koderens arkitektur giver den mulighed for at understøtte en lang række programmeringssprog (ekspandere fra 86 til 338) og en kontekstlængde på op til 128K -tokens, hvilket forbedrer dens anvendelighed til komplekse kodningsopgaver [9]. Dens evne til at opretholde høj nøjagtighed, mens den er ressourceeffektiv adskiller det fra andre værktøjer på markedet.Sammenfattende udmærker DeepSeek -koder sig i både hastighed og nøjagtighed sammenlignet med mange andre kodoptimeringsværktøjer, hvilket gør det til en stærk konkurrent for udviklere, der søger effektive løsninger til kodegenerering og fejlsøgningsopgaver.
Citater:
[1] https://deepseekcoder.github.io
)
[3] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[5] https://artificialanalysis.ai/providers/deepseek
[6] https://www.geeksforgeeks.org/deepseek-vs-chatgpt/
[7] https://deepgram.com/learn/best-local-coding-llm
[8] https://blog.promplayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-komparativ-analyse/
[9] https://huggingface.co/quantfactory/deepseek-coder-v2-lite-base-gguf