DeepSeek编码器V2和GPT-4 Turbo都是高级AI模型，但它们的设计，功能和性能指标在很大程度上有所不同。这是关键区别：
##编码任务的性能
DeepSeek编码器V2是针对编码任务的明确设计的，并且在针对代码生成和数学推理的各种基准测试中显示出卓越的性能。它在特定的编码基准（例如MBPP+，Humaneval和Aider）中的表现分别超过了GPT-4 Turbo，分别达到76.2、90.2和73.7的得分，它将其定位在GPT-4 Turbo和其他竞争者之前，例如Claude 3 Opus 3 Opus和Gemini 1.5 Pro Pro 1.5 Pro Pro Pro Pro Pro [1] [4]。
相比之下，尽管GPT-4涡轮在一般语言任务中表现出色，但其在专业编码任务中的性能并不像DeepSeek Coder V2 [1] [4]那样强大。
##培训数据和架构
DeepSeek编码器V2建立在Experts（MOE）架构的混合物上，该架构在6万亿代币的广泛数据集中进行了培训。该培训使其可以支持令人印象深刻的338个编程语言和过程代码片段，上下文长度最高为128K令牌[1] [2]。
GPT-4 Turbo还支持128K令牌的上下文长度，但不是开源的，并且依靠更传统的建筑，而没有DeepSeek采用的MoE效率[6]。
##速度和效率
DeepSeek编码器V2由于其有效的体系结构而具有快速处理能力，该功能随时仅激活其参数的一小部分。该设计使其可以有效处理大型代码库[1]。相比之下，GPT-4 Turbo每秒产生大约31.8个令牌，但在处理复杂的编程任务中与DeepSeek Coder v2 [6]相同的效率不提供相同的效率。
##一般语言理解
虽然DeepSeek编码器V2在特定于编码的任务中表现出色，但它还保持了一般语言理解的合理性能，在MMLU基准上得分为79.2。但是，GPT-4 Turbo仍然在该地区领先，各种通用语言基准的得分较高[4]。
＃＃ 结论
总之，DeepSeek编码器V2由于其专门的培训和有效的体系结构而在编码任务方面特别强大，在相关基准测试中表现优于GPT-4涡轮增压器。但是，GPT-4 Turbo在更广泛的一般语言处理任务方面仍然是优越的。这些模型之间的选择应以手工编码与一般语言理解时的任务的特定需求为指导。
引用：
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[3] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analisy/
[4] https://venturebeat.com/ai/chinas-deepseek-coder-becomes-first-open-open-source-coding-model-model-to-beat-gpt-4-turbo/
[5] https://openreview.net/forum?id=5vmtfjuakn
[6] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4-turbo/deepseek-v3
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-instruct
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1dhz7ck/deepseekcoderv2_first_open_source_model_beats/