Deepseek Codierer fällt im Bereich der Code -Optimierungstools aufgrund seiner beeindruckenden Leistungsmetriken, insbesondere in Geschwindigkeit und Genauigkeit, im Vergleich zu anderen Modellen auf.
Geschwindigkeitsvergleich
Deepseek Codierer ist für seine Effizienz bei Verarbeitungsaufgaben bekannt. Zum Beispiel erreicht das Deepseek-Coder-V2-Modell eine Geschwindigkeit von ungefähr 51 Token pro Sekunde, was wettbewerbsfähig, aber leicht langsamer ist als einige andere Modelle wie QWEN 2.5 Coder, die Geschwindigkeiten von rund 10,31 Token pro Sekunde erreichen kann ** [1] [7]. Die Gesamteffizienz von Deepseek wird jedoch durch die Verwendung von nur 2,8 Millionen GPU-Stunden hervorgehoben, um hohe Benchmark-Scores zu erzielen, was deutlich geringer ist als einige größere Modelle [2].Genauigkeitsvergleich
In Bezug auf die Genauigkeit zeigt Deepseek Codierer über eine überlegene Leistung in verschiedenen Codierungsbenchmarks. Beispielsweise erzielte es 90,2% bei Humaneropfer und übertraf viele vorhandene Modelle, einschließlich Closed-Source-Optionen wie GPT-4O, die 87,1% [4] [7] erzielten. Darüber hinaus ist seine Genauigkeit auf dem Mathematik-Benchmark auch bemerkenswert und erreicht 75,7%und liegt eng hinter GPT-4Os 76,6% [4]. Diese Präzision macht Deepseek Codierer für Entwickler besonders attraktiv, um nach zuverlässiger Codegenerierung und Debugging -Funktionen zu suchen.Gesamtleistung
Die Architektur von Deepseek Codierer ermöglicht es ihm, eine breite Palette von Programmiersprachen (von 86 auf 338) und eine Kontextlänge von bis zu 128.000 Token zu unterstützen, was die Verwendbarkeit für komplexe Codierungsaufgaben verbessert [9]. Die Fähigkeit, eine hohe Genauigkeit aufrechtzuerhalten und gleichzeitig ressourceneffizient zu sein, unterscheidet es von anderen Tools auf dem Markt.Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deepseek Codierer im Vergleich zu vielen anderen Code -Optimierungstools sowohl in Geschwindigkeit als auch in Genauigkeit auszeichnet, was es zu einem starken Anwärter für Entwickler macht, die effektive Lösungen für die Erzeugung und Debugging von Code suchen.
Zitate:
[1] https://deepseekcoder.github.io
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-ething-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.geeksforgeks.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-guf