DeepSeek Coderは、他のモデルと比較した場合、特に速度と精度が印象的なパフォーマンスメトリックのために、コード最適化ツールの領域で際立っています。
###速度比較
DeepSeekコーダーは、タスクの処理効率で注目されています。たとえば、DeepSeek-Coder-V2モデルは、QWEN 2.5コーダーのような他のモデルよりも競争力があるがわずかに遅い速度で約51トークンの速度を達成します。 [7]。ただし、DeepSeekの全体的な効率は、わずか280万GPU時間を使用して高いベンチマークスコアを達成することで強調されています。
###精度の比較
精度の観点から、DeepSeek Coderは、さまざまなコーディングベンチマークで優れたパフォーマンスを示しています。たとえば、Humanevalで90.2％を獲得し、87.1％ [4] [7]を獲得したGPT-4Oなどのクローズドソースオプションを含む多くの既存のモデルよりも優れています。さらに、数学ベンチマークに対するその精度も顕著であり、75.7％を達成し、GPT-4oの76.6％ [4]の背後に密接に進みます。このレベルの精度により、DeepSeekコーダーは、信頼できるコード生成とデバッグ機能を探している開発者にとって特に魅力的です。
###全体的なパフォーマンス
DeepSeek Coderのアーキテクチャにより、幅広いプログラミング言語（86から338に拡大）と最大128Kトークンのコンテキスト長をサポートすることができ、複雑なコーディングタスクの使いやすさが向上します[9]。リソース効率の良い間、高精度を維持する能力は、市場の他のツールとは一線を画しています。
要約すると、DeepSeek Coderは他の多くのコード最適化ツールと比較して速度と精度の両方に優れているため、コード生成とデバッグタスクのための効果的なソリューションを求めている開発者にとって強力な競争相手になります。
引用：
[1] https://deepseekcoder.github.io
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-nuk-about-this-llm-in-one-floce
[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