Deepseek Coder valt op in het rijk van code -optimalisatietools vanwege de indrukwekkende prestatiestatistieken, met name in snelheid en nauwkeurigheid, in vergelijking met andere modellen.
Speed -vergelijking
Deepseek -coder is bekend om zijn efficiëntie bij het verwerken van taken. Het Deepseek-Coder-V2-model bereikt bijvoorbeeld een snelheid van ongeveer 51 tokens per seconde, die concurrerend is maar iets langzamer dan sommige andere modellen zoals QWen 2.5-coderder, die snelheden van ongeveer 10,31 tokens per seconde kunnen bereiken ** [1] [7]. De algehele efficiëntie van Deepseek wordt echter benadrukt door het gebruik van slechts 2,8 miljoen GPU-uren om hoge benchmarkscores te bereiken, wat aanzienlijk minder is dan wat sommige grotere modellen vereisen [2].Nauwkeurigheid Vergelijking
In termen van nauwkeurigheid demonstreert Deepseek Codeer superieure prestaties in verschillende coderende benchmarks. Het scoorde bijvoorbeeld 90,2% op Humaneval en presteerde beter dan veel bestaande modellen, waaronder gesloten-source-opties zoals GPT-4O, die 87,1% [4] [7] scoorde. Bovendien is de nauwkeurigheid ervan op de wiskundige benchmark ook opmerkelijk, waarbij 75,7%wordt bereikt, nauw achteraan achter GPT-4O's 76,6% [4]. Dit niveau van precisie maakt Deepseek -coder bijzonder aantrekkelijk voor ontwikkelaars die op zoek zijn naar betrouwbare code -generatie en foutopsporingsmogelijkheden.Algemene prestaties
Met de architectuur van Deepseek Coder kan het een breed scala aan programmeertalen ondersteunen (uitbreiding van 86 tot 338) en een contextlengte van maximaal 128K -tokens, wat de bruikbaarheid voor complexe coderingstaken verbetert [9]. Het vermogen om een hoge nauwkeurigheid te behouden, terwijl het resource-efficiënt is, onderscheidt het van andere tools op de markt.Samenvattend blinkt Deepseek -coder uit zowel snelheid als nauwkeurigheid in vergelijking met vele andere code -optimalisatietools, waardoor het een sterke kanshebber is voor ontwikkelaars die effectieve oplossingen zoeken voor het genereren van codes en foutopsporing.
Citaten:
[1] https://deepseekcoder.github.io
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-ylething-you-ned-to-know-about-this-new-llm-in-one-place
[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.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analyse/
[9] https://huggingface.co/quantfactory/deepseek-coder-v2-lite-base-gguf