Der Deep Seek Coder v2 ist ein beeindruckendes Open-Source-Sprachmodell, das dem GPT-4 Turbo und dem GPT-3.5 Sonet in verschiedenen Benchmarks nahezu ebenbürtig ist. Dieses Modell wird vom Deep Seek-Team kontinuierlich aktualisiert, wobei wöchentlich neue API-, Chat-Modell- und Chat-Completion-Funktionen veröffentlicht werden.

Die Leistung des Modells auf der Big Bench Coder-Rangliste, die große Sprachmodelle bei praktischen und anspruchsvollen Programmieraufgaben bewertet, ist besonders bemerkenswert. Der Deep Seek Coder v2 ist derzeit das leistungsfähigste Modell und zeigt seine außergewöhnlichen Fähigkeiten in der Code-Intelligenz.

Im Vergleich zu anderen Open-Source-Modellen wie dem neuen LLaMA 3.1 405-Milliarden-Parameter-Modell ist der Deep Seek Coder v2 meilenweit voraus und demonstriert seine Überlegenheit im Bereich der codebezogenen Aufgaben.

Die Leistung des Modells auf der AER (AI Pair Programmer)-Rangliste festigt seine Position als das beste Open-Source-codebezogene Sprachmodell. Es liegt leicht vor dem GPT-4 Omni-Modell und leicht hinter dem GPT-3.5 Sonet-Modell in Bezug auf Codegenerierung, -bearbeitung und andere codespezifische Aufgaben.

Der Deep Seek Coder v2 ist ein Open-Source-Expertenmischungsmodell für Codesprachen, das eine mit dem GPT-4 Turbo und GPT-4 Omni vergleichbare Leistung bei codespezifischen Aufgaben erzielt. Es wurde ausgehend vom Zwischenergebnis von Deep Seek v2 mit zusätzlichen 6 Billionen Token weiter vortrainiert und unterstützt bis zu 338 Programmiersprachen sowie ein 128K-Kontextfenster.

Es ist wirklich beeindruckend zu sehen, dass der Deep Seek Coder Version 2 in verschiedenen Benchmarks überlegene Leistungen erzielt. Er ist in Benchmarks wie Codeeval, MBPP, MathGSM, AER und vielen anderen durchaus mit vielen dieser Modelle vergleichbar. Dies zeigt, wie beeindruckend dieses Modell im Vergleich zu geschlossenen Modellen wie GPT-4 Omni, Chinchilla und vielen anderen ist.

Meiner Meinung nach ist dies das beste Modell im Vergleich zu anderen Open-Source-Modellen. Der Deep Seek Coder Version 2 konkurriert eng mit dem GPT-4 Turbo-Modell und ist im Big Bench Coder-Ranking auf Augenhöhe mit dem GPT-3.5 Sonnet. Diese Bewertung zeigt, dass dieses neue Modell das beste Open-Source-codebezogene Sprachmodell ist und sogar das neue Llama 3.1 405-Milliarden-Parameter-Modell übertrifft.

Der Deep Seek Coder Version 2 wurde ausgehend vom Zwischenergebnis von Deep Seek V2 mit zusätzlichen 6 Billionen Token weiter vortrainiert. Er unterstützt bis zu 338 Programmiersprachen und hat ein 128K-Kontextfenster, was sehr erfreulich ist. Meiner Meinung nach ist er bis heute das beste Open-Source-codebezogene Sprachmodell.

Lassen Sie uns die Fähigkeiten des Deep Seek Coder v2-Modells durch das Testen verschiedener Coding-Aufgaben näher betrachten:

Fibonacci-Sequenz-Generator

Das Modell konnte eine Python-Funktion zur Berechnung der Fibonacci-Sequenz bis zur N-ten Zahl korrekt generieren. Es zeigte ein gutes Verständnis grundlegender algorithmischer Konzepte und der Python-Programmierung.

Sortieralgorithmus

Das Modell implementierte einen funktionierenden Quick-Sort-Algorithmus in Java und zeigte seine Kompetenz in rekursiver Programmierung und Partitionierungslogik. Es konnte Beispielarrays sortieren und die sortierten Ergebnisse ausgeben.

CRUD-API

Das Modell generierte erfolgreich eine vollständige RESTful-API in Node.js unter Verwendung von Express, die grundlegende CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete) für eine Produktressource implementierte. Es zeigte starke Webentwicklungsfähigkeiten, Kenntnisse von RESTful-APIs und Kompetenz in Node.js und Express.

SQL-Abfrage für Datenanalyse

Das Modell lieferte eine schrittweise SQL-Abfrage, um die 5 Kunden mit den höchsten Ausgaben im letzten Jahr zu finden. Es zeigte seine Fähigkeit, Datenaggregatation, Filterung und Sortierung in SQL zu handhaben, auch wenn es vom Zugriff auf das tatsächliche Datenbankschema und die Daten profitiert hätte.

Training eines Machine Learning-Modells

Das Modell generierte ein Python-Skript zum Training eines einfachen linearen Regressionsmodells mit der scikit-learn-Bibliothek, um Hauspreise vorherzusagen. Es deckte die notwendigen Schritte ab, einschließlich Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Auswertung anhand des mittleren quadratischen Fehlers.

Insgesamt zeigte das Deep Seek Coder v2-Modell bei diesen vielfältigen Coding-Aufgaben einen beeindruckenden Auftritt und bewies seine starken Fähigkeiten in Bereichen wie algorithmisches Verständnis, Programmiersprach-Kompetenz, Webentwicklung, Datenanalyse und Machine Learning. Dieses Open-Source-Modell scheint eine hochkarätige Alternative zu geschlossenen Modellen wie GPT-4 Turbo und GPT-4 Omni für codebezogene Aufgaben zu sein.

Der Deep Seek Coder V2 ist ein beeindruckendes Open-Source-Sprachmodell, das in verschiedenen codebezogenen Benchmarks eng mit Modellen wie GPT-4 Turbo und GPT-3.5 Sonic konkurriert. Dieses Modell hat seine Fähigkeiten bei Aufgaben wie der Generierung der Fibonacci-Sequenz, der Implementierung von Sortieralgorithmen, dem Aufbau einer einfachen REST-API, dem Schreiben von SQL-Abfragen für die Datenanalyse und dem Training eines einfachen linearen Regressionsmodells unter Beweis gestellt.

Die Leistung des Modells bei diesen vielfältigen Coding-Herausforderungen zeigt sein starkes Verständnis von Programmierbegriffen, Syntax und Problemlösungsfähigkeiten. Bemerkenswert ist, dass der Deep Seek Coder V2 sogar das neue LLaMA 3.1 405-Milliarden-Parameter-Modell übertrifft, was ein Zeugnis für die Bemühungen des Teams ist, dieses Open-Source-Modell kontinuierlich zu verbessern und zu verfeinern.

Im Vergleich zu geschlossenen Modellen wie GPT-4 Omni hat sich der Deep Seek Coder V2 als hochkarätige Alternative erwiesen und beeindruckende Ergebnisse bei codebezogenen Aufgaben erzielt. Dieser Erfolg des Modells hebt das Potenzial von Open-Source-KI-Lösungen hervor, proprietäre Modelle herauszufordern und sogar zu übertreffen, was eine aufregende Entwicklung im Bereich der KI-gestützten Coding-Unterstützung darstellt.

Da das Deep Seek-Team weiterhin neue Iterationen und Updates dieses Modells veröffentlicht, wird es interessant sein zu beobachten, wie es sich weiterentwickelt und den Abstand zu anderen Sprachmodellen im Bereich der Code-Intelligenz möglicherweise vergrößert. Für Entwickler und Forscher, die die Fähigkeiten von Open-Source-KI im Coding erkunden möchten, ist der Deep Seek Coder V2 zweifellos ein Modell, das es sich lohnt zu betrachten und auszuprobieren.