Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kā DeepSeek Codeer salīdzina ar citiem koda optimizācijas rīkiem ātruma un precizitātes ziņā


Kā DeepSeek Codeer salīdzina ar citiem koda optimizācijas rīkiem ātruma un precizitātes ziņā


DeepSeek Codeer izceļas kodu optimizācijas rīku jomā, pateicoties tā iespaidīgajam veiktspējas rādītājam, īpaši ātrumā un precizitātē, salīdzinot ar citiem modeļiem.

ātruma salīdzinājums

DeepSeek Codeer tiek atzīmēts ar tā efektivitāti apstrādes uzdevumos. Piemēram, DeepSeek-Coder-V2 modelis sasniedz ātrumu aptuveni 51 žetonu sekundē, kas ir konkurētspējīgs, bet nedaudz lēnāks nekā daži citi modeļi, piemēram, QWEN 2,5 CODER, kas var sasniegt ātrumu aptuveni 10,31 žetonu sekundē ** [1] [7]. Tomēr DeepSeek vispārējo efektivitāti uzsver tikai 2,8 miljoni GPU stundu izmantošana, lai sasniegtu augstus etalona rādītājus, kas ir ievērojami mazāks nekā tas, kas nepieciešams dažiem lielākiem modeļiem [2].

precizitātes salīdzinājums

Precizitātes ziņā DeepSeek Codeer demonstrē izcilu veiktspēju dažādos kodēšanas etalonos. Piemēram, tas ieguva 90,2% no humanevāla, pārspējot daudzus esošos modeļus, ieskaitot tādas slēgtas avota iespējas kā GPT-4O, kas ieguva 87,1% [4] [7]. Turklāt ir ievērojama arī tās precizitāte matemātikas etalonā, sasniedzot 75,7%, cieši aizverot GPT-4O 76,6% [4]. Šis precizitātes līmenis padara DeepSeek Codeer īpaši pievilcīgu izstrādātājiem, kuri meklē uzticamu kodu ģenerēšanu un atkļūdošanas iespējas.

kopējais sniegums

DeepSeek Codeer arhitektūra ļauj tai atbalstīt plašu programmēšanas valodu klāstu (paplašinot no 86 līdz 338) un konteksta garumu līdz 128k žetoniem, kas uzlabo tā izmantojamību sarežģītiem kodēšanas uzdevumiem [9]. Tā spēja saglabāt augstu precizitāti, vienlaikus būdams efektīvs, tas to atšķir no citiem tirgū esošajiem rīkiem.

Rezumējot, DeepSeek Codeer izceļas gan ar ātrumu, gan precizitāti, salīdzinot ar daudziem citiem kodu optimizācijas rīkiem, padarot to par spēcīgu sāncensi izstrādātājiem, kuri meklē efektīvus risinājumus kodu ģenerēšanai un atkļūdošanas uzdevumiem.

Atsauces:
[1] https://deepseekcoder.github.io
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-about-this-new-llm-in -one-vietā
[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-guf