Deepseek Coder se destaca no campo das ferramentas de otimização de código devido às suas impressionantes métricas de desempenho, particularmente em velocidade e precisão, quando comparadas a outros modelos.
Comparação de velocidade ###
O codificador Deepseek é conhecido por sua eficiência nas tarefas de processamento. Por exemplo, o modelo Deepseek-Coder-V2 atinge uma velocidade de aproximadamente 51 tokens por segundo, o que é competitivo, mas um pouco mais lento do que alguns outros modelos como o QWEN 2.5 Coder, que podem atingir velocidades de cerca de 10,31 tokens por segundo ** [1] [7]. No entanto, a eficiência geral da Deepseek é destacada pelo uso de apenas 2,8 milhões de horas de GPU para obter altas pontuações de benchmark, o que é significativamente menor do que alguns modelos maiores exigem [2].
Comparação de precisão ###
Em termos de precisão, o DeepSeek Coder demonstra desempenho superior em vários benchmarks de codificação. Por exemplo, obteve 90,2% no Humaneval, superando muitos modelos existentes, incluindo opções de código fechado como o GPT-4O, que obtiveram 87,1% [4] [7]. Além disso, sua precisão na referência matemática também é notável, alcançando 75,7%, seguindo de perto atrás de 76,6% do GPT-4O [4]. Esse nível de precisão torna o codificador Deepseek particularmente atraente para os desenvolvedores que procuram recursos confiáveis de geração de código e depuração.
desempenho geral
A arquitetura do Deepseek Coder permite suportar uma ampla variedade de linguagens de programação (expandindo de 86 para 338) e um comprimento de contexto de até 128 mil tokens, o que aumenta sua usabilidade para tarefas de codificação complexas [9]. Sua capacidade de manter alta precisão, sendo eficiente em termos de recursos, diferencia-a de outras ferramentas do mercado.Em resumo, o DeepSeek Coder se destaca na velocidade e na precisão em comparação com muitas outras ferramentas de otimização de código, tornando -o um forte candidato a desenvolvedores que buscam soluções eficazes para geração de código e tarefas de depuração.
Citações:
[1] https://deepseekcoder.github.io
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-tis-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