Deepseek Coder se destaca en el ámbito de las herramientas de optimización de código debido a sus impresionantes métricas de rendimiento, particularmente en velocidad y precisión, en comparación con otros modelos.
Comparación de velocidad
Deepseek Coder se destaca por su eficiencia en las tareas de procesamiento. Por ejemplo, el modelo Deepseek-coder-V2 logra una velocidad de aproximadamente 51 tokens por segundo, que es competitivo pero ligeramente más lento que otros modelos como Qwen 2.5 Coder, que puede alcanzar velocidades de alrededor de 10.31 tokens por segundo ** [1] [7]. Sin embargo, la eficiencia general de Deepseek se destaca por el uso de solo 2.8 millones de horas de GPU para lograr puntajes de referencia altos, que es significativamente menor de lo que requieren algunos modelos más grandes [2].Comparación de precisión
En términos de precisión, Deepseek Coder demuestra un rendimiento superior en varios puntos de referencia de codificación. Por ejemplo, obtuvo un 90.2% en Humaneval, superando a muchos modelos existentes, incluidas las opciones de código cerrado como GPT-4O, que obtuvo 87.1% [4] [7]. Además, su precisión en el punto de referencia de matemáticas también es notable, lo que alcanza el 75.7%, detrás del 76.6% [4] de GPT-4O. Este nivel de precisión hace que DeepSeek Coder sea particularmente atractivo para los desarrolladores que buscan capacidades confiables de generación de código y depuración.rendimiento general
La arquitectura de Deepseek Coder le permite admitir una amplia gama de lenguajes de programación (que se expande de 86 a 338) y una longitud de contexto de hasta 128k tokens, lo que mejora su usabilidad para tareas de codificación compleja [9]. Su capacidad para mantener una alta precisión, mientras que ser eficiente en recursos lo distingue de otras herramientas en el mercado.En resumen, Deepseek Coder sobresale en velocidad y precisión en comparación con muchas otras herramientas de optimización de código, lo que lo convierte en un fuerte contendiente para los desarrolladores que buscan soluciones efectivas para las tareas de generación y depuración de código.
Citas:
[1] https://deepseekcoder.github.io
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-upout-this-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.prompptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[9] https://huggingface.co/quantfactory/deepseek-coder-v2-lite-base-guf