Deepseek Coder iese în evidență pe tărâmul instrumentelor de optimizare a codului datorită valorilor sale impresionante de performanță, în special în viteză și precizie, în comparație cu alte modele.
Comparație de viteză
Deepseek Coder este remarcat pentru eficiența sa în sarcinile de procesare. De exemplu, modelul Deepseek-Coder-V2 atinge o viteză de aproximativ 51 de jetoane pe secundă, ceea ce este competitiv, dar puțin mai lent decât unele alte modele precum QWEN 2.5 Coder, care poate atinge viteze de aproximativ 10,31 jetoane pe secundă ** [1] [7]. Cu toate acestea, eficiența generală a Deepseek este evidențiată prin utilizarea sa de doar 2,8 milioane de ore GPU pentru a obține scoruri de referință ridicate, ceea ce este semnificativ mai mic decât ceea ce necesită unele modele mai mari [2].Comparație de precizie
În ceea ce privește precizia, Deepseek Coder demonstrează performanțe superioare pe diverse repere de codificare. De exemplu, a obținut 90,2% pe Humeval, depășind multe modele existente, inclusiv opțiuni cu sursă închisă precum GPT-4O, care a marcat 87,1% [4] [7]. Mai mult, precizia sa pe referința de matematică este, de asemenea, notabilă, obținând 75,7%, urmând îndeaproape în spatele 76,6% al GPT-4O [4]. Acest nivel de precizie face ca Deepseek Coder în special atrăgător pentru dezvoltatorii care caută o generare de cod fiabilă și capacități de depanare.Performanța generală
Arhitectura Deepseek Coder îi permite să suporte o gamă largă de limbaje de programare (extinzându -se de la 86 la 338) și o lungime de context de până la 128K jetoane, ceea ce îmbunătățește capacitatea de utilizare a sarcinilor de codificare complexă [9]. Capacitatea sa de a menține o precizie ridicată, în timp ce este eficientă în resurse o diferențiază de alte instrumente de pe piață.În rezumat, Deepseek Coder excelează atât în viteză, cât și în precizie în comparație cu multe alte instrumente de optimizare a codului, ceea ce îl face un concurent puternic pentru dezvoltatorii care caută soluții eficiente pentru sarcinile de generare a codurilor și de depanare.
Citări:
[1] https://deepseekcoder.github.io
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm- in-one-loc
[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-Cocal-coding-llm
[8] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-compaPaPative-analysis/
[9] https://huggingface.co/quantfactory/deepseek-coder-v2-lite-base-guf