DeepSeek Coder si distingue nel regno degli strumenti di ottimizzazione del codice a causa delle sue impressionanti metriche di prestazioni, in particolare nella velocità e nella precisione, rispetto ad altri modelli.
Confronto di velocità
DeepSeek CODER è noto per la sua efficienza nelle attività di elaborazione. Ad esempio, il modello DeepSeek-Coder-V2 raggiunge una velocità di circa 51 token al secondo, che è competitivo ma leggermente più lento di alcuni altri modelli come Qwen 2.5 Coder, che può raggiungere velocità di circa 10,31 token al secondo ** [1] [7]. Tuttavia, l'efficienza complessiva di DeepSeek è evidenziata dal suo uso di soli 2,8 milioni di ore GPU per ottenere punteggi di riferimento elevati, che è significativamente inferiore a quello che alcuni modelli più grandi richiedono [2].Confronto di precisione
In termini di accuratezza, Deepseek COGER mostra prestazioni superiori attraverso vari benchmark di codifica. Ad esempio, ha ottenuto un punteggio del 90,2% su HumanEval, sovraperformando molti modelli esistenti tra cui opzioni di sorgente chiusa come GPT-4O, che ha segnato l'87,1% [4] [7]. Inoltre, la sua precisione sul benchmark matematica è anche notevole, raggiungendo il 75,7%, trascinando da vicino il 76,6% di GPT-4O [4]. Questo livello di precisione rende DeepSeek programmatore particolarmente attraente per gli sviluppatori che cercano funzionalità affidabili di generazione e debug.prestazioni complessive
L'architettura di DeepSeek Coder gli consente di supportare una vasta gamma di linguaggi di programmazione (che si espande da 86 a 338) e una lunghezza del contesto fino a 128k token, che migliora la sua usabilità per compiti di codifica complessi [9]. La sua capacità di mantenere un'elevata precisione pur essendo efficiente in termini di risorse si distingue dagli altri strumenti sul mercato.In sintesi, DeepSeek Coder eccelle sia nella velocità che nella precisione rispetto a molti altri strumenti di ottimizzazione del codice, rendendolo un forte contendente per gli sviluppatori che cercano soluzioni efficaci per le attività di generazione di codice e debug.
Citazioni:
[1] https://deepseekcoder.github.io
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-know-about-this-new-lllm-in-One-place
[3] https://artificialalanysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[5] https://artificialalanysis.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