DeepSeek编码器和Codellama-34B都是为代码生成而设计的高级AI模型，但它们在性能和功能方面表现出显着差异。
###性能指标
1。基准分数：
- DeepSeek编码器在几个编码基准上优于Codellama-34B。具体而言，人类事件（Python）的率为7.9％，人脉（多语言）为9.3％，MBPP为10.8％，DS-1000 [2] [3]为5.9％。相比之下，Codellama-34B在人道通行证上的准确性@1度量达到74.4％，该度量低于DeepSeek Coder的性能[4]。
2。模型专业化：
- DeepSeek编码器专门针对编码任务进行了优化，并支持338个编程语言，这使开发人员具有很高的用途[1] [2]。另一方面，尽管Codellama-34B也能够处理各种编码任务，但它与DeepSeek编码器的广泛语言支持不符。
3。上下文长度：
- 两种模型都支持长达128K令牌的长上下文长度，使它们可以处理较大的代码片段并在扩展相互作用上维护上下文[1] [3]。
###建筑差异
- 两种模型都使用了专家的混合物（MOE）架构，但是DeepSeek编码器的额外代币进行了微调，与Codellama-34B相比，它的性能显着提高了[1] [2]。该体系结构允许在与代码相关的任务中有效地处理和提高准确性。
###用例
- DeepSeek编码器在需要实时编码帮助，自动重复任务和编码的教育资源的情况下擅长[1]。它特别值得注意的是它有效地生成功能和可用代码的能力。
-Codellama-34b虽然对代码生成也有效，但据报道与其他一些模型（如ChatGpt）相比，通过后续查询来精炼生成的代码，这表明在交互式编码方案中可能存在潜在的局限性[6]。
＃＃＃ 结论
总而言之，虽然DeepSeek编码器和Codellama-34B都是代码生成的强大工具，但DeepSeek编码器在基准测试，更广泛的编程语言支持以及为编码任务量身定制的专业功能中展示了出色的性能。这些因素将其定位为寻求高质量代码生成解决方案的开发人员的更有效选择。
引用：
[1] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=Readme-ov-file
[3] https://deepseekcoder.github.io
[4] https://dataloop.ai/library/model/codefuse-ai_codefuse-codellama-34b/
[5] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/170wip7/devs_who_use_codellama_34b_34b_is_is_is_is_the_best/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1