El Deep Seek Coder v2 es un impresionante modelo de lenguaje grande de código abierto que compite de cerca contra el GPT-4 Turbo y está a la par con el GPT-3.5 Sonet en varios puntos de referencia. Este modelo ha sido actualizado continuamente por el equipo de Deep Seek, con nuevas características de API, modelo de chat para llamadas de función y finalización de chat que se publican semanalmente.

El rendimiento del modelo en el liderazgo del Big Bench Coder, que evalúa los modelos de lenguaje grandes en tareas de programación prácticas y desafiantes, es particularmente notable. Deep Seek Coder v2 es actualmente el modelo de mejor rendimiento, mostrando sus excepcionales capacidades en inteligencia de código.

En comparación con otros modelos de código abierto como el nuevo modelo de 405 mil millones de parámetros LLaMA 3.1, el Deep Seek Coder v2 está a años luz, demostrando su superioridad en el ámbito de las tareas basadas en codificación.

El rendimiento del modelo en el liderazgo de AER (AI Pair Programmer) refuerza aún más su posición como el mejor modelo de lenguaje grande basado en codificación de código abierto. Está ligeramente por delante del modelo GPT-4 Omni y ligeramente por detrás del modelo GPT-3.5 Sonet en términos de generación de código, edición y otras tareas específicas de código.

Deep Seek Coder v2 es un modelo de lenguaje de código de mezcla de expertos de código abierto que logra un rendimiento comparable al de GPT-4 Turbo y GPT-4 Omni en tareas específicas de código. Se ha entrenado previamente aún más desde el punto de control intermedio de Deep Seek v2 con 6 billones de tokens adicionales, compatible con hasta 338 lenguajes de programación y una ventana de contexto de 128K.

En general, el Deep Seek Coder v2 es el mejor modelo de lenguaje grande basado en codificación de código abierto disponible, rompiendo la barrera de los modelos de código cerrado en inteligencia de código. Su impresionante rendimiento en varios puntos de referencia y sus actualizaciones continuas lo convierten en una opción convincente para los desarrolladores e investigadores que trabajan en tareas relacionadas con el código.

Es bastante impresionante ver que la versión 2 del Deep Seek Coder está logrando un rendimiento superior en varios puntos de referencia. Es bastante comparable a muchos de estos modelos en varios puntos de referencia como Codeeval, MBPP, MathGSM, AER y muchos otros. Esto demuestra lo impresionante que es este modelo en comparación con los modelos de código cerrado como GPT-4 Omni, Chinchilla y muchos otros.

En mi opinión, este es el mejor modelo en comparación con otros modelos de código abierto. La versión 2 del Deep Seek Coder está compitiendo de cerca contra el modelo GPT-4 Turbo y está a la par con el modelo GPT-3.5 Sonnet en el liderazgo del Big Bench Coder. Esta evaluación muestra que este nuevo modelo es el mejor modelo de lenguaje grande basado en codificación de código abierto, superando incluso al nuevo modelo LLama 3.1 de 405 mil millones de parámetros.

La versión 2 del Deep Seek Coder se ha entrenado previamente aún más desde el punto de control intermedio de Deep Seek V2, con 6 billones de tokens adicionales. Admite hasta 338 lenguajes de programación y tiene una ventana de contexto de 128K, lo cual es genial de ver. Es, en mi opinión, el mejor modelo de lenguaje grande basado en codificación de código abierto hasta la fecha.

Vamos a profundizar en las capacidades del modelo Deep Seek Coder v2 probándolo en diversas tareas de codificación:

Generador de secuencia de Fibonacci

El modelo pudo generar correctamente una función de Python para calcular la secuencia de Fibonacci hasta el enésimo número. Demostró una buena comprensión de los conceptos algorítmicos básicos y la programación en Python.

Algoritmo de ordenación

El modelo implementó un algoritmo de Quicksort funcional en Java, mostrando su dominio de la programación recursiva y la lógica de particionamiento. Pudo ordenar los arreglos de ejemplo e imprimir los resultados ordenados.

API CRUD

El modelo generó con éxito una API RESTful completa en Node.js usando Express, implementando operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar) básicas para un recurso de producto. Demostró sólidas habilidades de desarrollo web, conocimiento de las API RESTful y dominio de Node.js y Express.

Consulta SQL para análisis de datos

El modelo proporcionó una consulta SQL paso a paso para encontrar a los 5 principales clientes que más dinero gastaron el último año. Mostró su capacidad para manejar la agregación de datos, el filtrado y la clasificación en SQL, aunque se habría beneficiado de tener acceso al esquema de la base de datos y a los datos reales.

Entrenamiento de modelo de aprendizaje automático

El modelo generó un script de Python para entrenar un modelo de regresión lineal simple usando la biblioteca scikit-learn para predecir los precios de las casas. Cubrió los pasos necesarios, incluidos el preprocesamiento de datos, el entrenamiento del modelo y la evaluación utilizando el error cuadrático medio.

En general, el modelo Deep Seek Coder v2 se desempeñó de manera impresionante en estas diversas tareas de codificación, mostrando sus sólidas capacidades en áreas como la comprensión algorítmica, el dominio de los lenguajes de programación, el desarrollo web, el análisis de datos y el aprendizaje automático. Este modelo de código abierto parece ser una alternativa altamente capaz a los modelos de código cerrado como GPT-4 Turbo y GPT-4 Omni para tareas relacionadas con el código.

El Deep Seek Coder V2 es un impresionante modelo de lenguaje grande de código abierto que compite de cerca con modelos como GPT-4 Turbo y GPT-3.5 Sonic en varios puntos de referencia relacionados con la codificación. Este modelo ha demostrado sus capacidades en tareas como generar la secuencia de Fibonacci, implementar algoritmos de ordenación, construir una API REST básica, escribir consultas SQL para análisis de datos y entrenar un modelo de regresión lineal simple.

El rendimiento del modelo en estos diversos desafíos de codificación muestra su sólida comprensión de los conceptos de programación, la sintaxis y las habilidades de resolución de problemas. Es particularmente notable que el Deep Seek Coder V2 supere incluso al nuevo modelo LLaMA 3.1 de 405 mil millones de parámetros, lo que es un testimonio de los esfuerzos del equipo por mejorar y refinar continuamente este modelo de código abierto.

En comparación con los modelos de código cerrado como GPT-4 Omni, el Deep Seek Coder V2 ha demostrado ser una alternativa altamente capaz, ofreciendo resultados impresionantes en tareas relacionadas con el código. El éxito de este modelo resalta el potencial de las soluciones de IA de código abierto para desafiar e incluso superar las capacidades de los modelos propietarios, lo que lo convierte en un desarrollo emocionante en el campo de la asistencia a la codificación impulsada por IA.

A medida que el equipo de Deep Seek continúe lanzando nuevas iteraciones y actualizaciones de este modelo, será interesante ver cómo evoluciona y potencialmente amplía la brecha con otros modelos de lenguaje grande en el ámbito de la inteligencia de código. Para los desarrolladores e investigadores que buscan explorar las capacidades de la IA de código abierto en la codificación, el Deep Seek Coder V2 es sin duda un modelo que vale la pena considerar y experimentar.