Deepseek Coder se démarque dans le domaine des outils d'optimisation du code en raison de ses métriques de performances impressionnantes, en particulier en vitesse et en précision, par rapport à d'autres modèles.
Comparaison de vitesse
Deepseek Coder est connu pour son efficacité dans les tâches de traitement. Par exemple, le modèle Deepseek-coder-V2 atteint une vitesse d'environ 51 jetons par seconde, ce qui est compétitif mais légèrement plus lent que certains autres modèles comme le codeur QWEN 2.5, qui peut atteindre des vitesses d'environ 10,31 jetons par seconde ** [1] [7]. Cependant, l'efficacité globale de Deepseek est mise en évidence par son utilisation de seulement 2,8 millions d'heures de GPU pour obtenir des scores de référence élevés, ce qui est nettement inférieur à ce que certains modèles plus grands ont besoin [2].Comparaison de précision
En termes de précision, Deepseek Coder montre des performances supérieures à travers divers repères de codage. Par exemple, il a obtenu un score de 90,2% sur Humaneval, surpassant de nombreux modèles existants, y compris des options de source fermée comme GPT-4O, qui a marqué 87,1% [4] [7]. De plus, sa précision sur le référence mathématique est également notable, atteignant 75,7%, traînant étroitement derrière 76,6% de GPT-4O [* [4]. Ce niveau de précision rend Deepseek Coder particulièrement attrayant pour les développeurs à la recherche de capacités fiables de génération de code et de débogage.Performance globale
L'architecture de Deepseek Coder lui permet de prendre en charge un large éventail de langages de programmation (passant de 86 à 338) et une longueur de contexte allant jusqu'à 128K jetons, ce qui améliore sa convivialité pour les tâches de codage complexes [9]. Sa capacité à maintenir une grande précision tout en étant économe en ressources le distingue des autres outils du marché.En résumé, Deepseek Coder excelle à la fois en vitesse et en précision par rapport à de nombreux autres outils d'optimisation de code, ce qui en fait un concurrent solide pour les développeurs à la recherche de solutions efficaces pour la génération de code et les tâches de débogage.
Citations:
[1] https://deepseekcoder.github.io
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-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-analysis/
[9] https://huggingface.co/quantfactory/deepseek-coder-v2-lite-base-gguf