Deepseek -kodaren V1 och V2 är båda avancerade AI -modeller designade för kodningsuppgifter, men de uppvisar flera betydande skillnader i arkitektur, kapacitet och prestanda.
Nyckelskillnader
Arkitektur och design **
- Deepseek Coder V1 var en grundmodell som främst fokuserade på kodgenerering och analys. Den byggdes med en traditionell transformatorarkitektur och hade en begränsad sammanhangslängd på 16K -symboler.-Deepseek-kodaren V2, släppt senare, använder en förbättrad blandning av experter (MOE) arkitektur, som gör att den kan bearbeta mer komplexa uppgifter mer effektivt. Denna modell stöder en mycket längre sammanhangslängd på 128K -symboler, vilket förbättrar dess förmåga att hantera större kodavsnitt och mer komplicerade frågor.
Utbildningsdata och prestanda **
- Träningsdata: Kodare V1 tränades på cirka 2 biljoner tokens, med en blandning av 87% kod och 13% naturligt språk. Däremot genomgick kodare V2 ytterligare förutbildning med ytterligare 6 biljoner tokens, vilket förbättrade dess kodning och matematiska resonemangsförmågor utöver dess föregångare.-Prestanda riktmärken: Kodare V2 har visat överlägsen prestanda i olika kodningsreenchmarks jämfört med både kodare V1 och andra modeller med sluten källkod som GPT4-TURBO. Det utmärker sig särskilt i uppgifter som involverar matematiska resonemang inom kod, och visar framsteg i både resonemang och allmänna språkfunktioner.
Programmeringsspråkstöd **
- Kodare V1 stödde ett begränsat utbud av programmeringsspråk. Kodaren V2 har emellertid utökat detta stöd dramatiskt från 86 till 338 programmeringsspråk, vilket gör det mycket mer mångsidigt för utvecklare som arbetar i olika kodningsmiljöer.Parameterantal **
- Båda modellerna delar samma totala parameterantal på 236 miljarder **; De aktiva parametrarna skiljer sig emellertid något. Kodare V2 har 2,4 miljarder aktiva parametrar i sin basmodell och 21 miljarder i sin instruktionsmodell, optimerad för instruktionsuppgifter.Använd fall **
- Medan DeepSeek -kodaren V1 var lämplig för grundläggande kodningsuppgifter, är kodare V2 specifikt optimerad för en bredare mängd kodningsapplikationer, inklusive men inte begränsat till kodens slutförande, införande, automatiserad kodgranskning och prestationsoptimeringsförslag.Sammanfattningsvis representerar DeepSeek -kodaren V2 en betydande uppgradering över V1 med sin avancerade arkitektur, utökat programmeringsspråkstöd, förbättrad utbildningsdatautnyttjande och förbättrade prestandametriker över olika kodningsinriktningar.
Citeringar:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-base
[2] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[3] https://play.ht/blog/deepseek-v3-vs-r1-vs-coder/
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[5] https://deepgram.com/learn/best-local-coding-llm
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dhx449/deepseekcoderv2_breaking_the_barrier_of/
[7] https://deepseekcoder.github.io
[8] https://arxiv.org/pdf/2406.11931.pdf
[9] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file