DeepSeek编码器在代码优化工具的领域中脱颖而出，因为其令人印象深刻的性能指标，尤其是与其他模型相比，速度和准确性。
###速度比较
DeepSeek编码员因其处理任务的效率而闻名。例如，DeepSeek-coder-V2模型达到的速度约为每秒51个令牌，比Qwen 2.5编码器（例如QWEN 2.5编码器）竞争性但较慢，该型号可以达到每秒10.31个令牌的速度** [1] [1] [7]。但是，DeepSeek的整体效率仅通过使用280万个GPU小时才能获得高基准分数来强调，这显着少于一些较大的模型所需的基准分数[2]。
###精度比较
就准确性而言，DeepSeek编码器在各种编码基准中都表现出卓越的性能。例如，它在人类事件上得分90.2％，超过了许多现有模型，包括封闭式选项，例如gpt-4O，后者得分为87.1％ [4] [7]。此外，它在数学基准测试中的准确性也值得注意，达到75.7％，紧随GPT-4O的76.6％ [4]后面。这种精确度使DeepSeek编码器特别吸引了寻求可靠的代码生成和调试功能的开发人员。
###整体表现
DeepSeek编码器的体系结构使其能够支持各种各样的编程语言（从86个扩展到338）和上下文长度最高为128K代币，这增强了其对复杂编码任务的可用性[9]。它保持高精度的能力，同时将其与市场上的其他工具区分开来。
总而言之，与许多其他代码优化工具相比，DeepSeek编码器在速度和准确性上都具有出色的效果，这使其成为寻求有效解决方案的开发人员来生成代码生成和调试任务的强大竞争者。
引用：
[1] https://deepseekcoder.github.io
[2] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-new-about-this-new-llm-in-in-In-in-in-in-in-inplace
[3] https://artaveranalysis.ai/models/deepseek-coder-v2
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[5] https://artaveranalysis.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-analisy/
[9] https://huggingface.co/quantfactory/deepseek-coder-v2-lite-base-gguf
