DeepSeek Coder는 다른 모델과 비교할 때 특히 속도와 정확성에서 인상적인 성능 메트릭으로 인해 코드 최적화 도구 영역에서 눈에 띄게 나타납니다.
속도 비교
DeepSeek Coder는 처리 작업의 효율성으로 유명합니다. 예를 들어, DeepSeek-Coder-V2 모델은 초당 약 51 개의 토큰의 속도를 달성하며, 이는 Qwen 2.5 코더와 같은 다른 모델보다 경쟁력이 있지만 약간 느리게 이루어집니다. [7]. 그러나 DeepSeek의 전반적인 효율성은 높은 벤치 마크 점수를 달성하기 위해 280 만 GPU 시간을 사용하여 강조되며, 이는 일부 대형 모델이 요구하는 것보다 훨씬 적습니다 [2].정확도 비교
정확도 측면에서 DeepSeek Coder는 다양한 코딩 벤치 마크에서 우수한 성능을 보여줍니다. 예를 들어, Humaneval에서 90.2%를 기록했으며 87.1% [4] [7]를 기록한 GPT-4O와 같은 폐쇄 소스 옵션을 포함하여 기존 모델을 능가했습니다. 또한, 수학 벤치 마크의 정확도도 주목할 만하면 75.7%를 달성하여 GPT-4O의 76.6%보다 밀접하게 뒤따 랐습니다 [4]. 이 수준의 정밀도로 인해 DeepSeek Coder는 신뢰할 수있는 코드 생성 및 디버깅 기능을 찾는 개발자에게 특히 호소력이 있습니다.전반적인 성능
DeepSeek Coder의 아키텍처를 통해 다양한 프로그래밍 언어 (86에서 338로 확장)와 최대 128k 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하여 복잡한 코딩 작업에 대한 사용성을 향상시킬 수 있습니다 [9]. 자원 효율성이 높은 반면 높은 정확도를 유지하는 능력은 시장의 다른 도구와 차별화됩니다.요약하면, DeepSeek Coder는 다른 많은 코드 최적화 도구와 비교하여 속도와 정확도 모두에서 뛰어나므로 코드 생성 및 디버깅 작업을위한 효과적인 솔루션을 찾는 개발자에게 강력한 경쟁자가됩니다.
인용 :
[1] https://deepseekcoder.github.io
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-evely-need-to- know-bout-tis-newlm-in-on-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