深層探索コーダーv2は、GPT-4 TurboやGPT-3.5 Sonetと様々なベンチマークで肩を並べる、印象的なオープンソースの大規模言語モデルです。このモデルは深層探索チームによって継続的に更新されており、新しいAPI、関数呼び出し用のチャットモデル、チャット完了機能が週単位で公開されています。

ビッグベンチコーダーリーダーボードでの性能は特に注目に値します。このリーダーボードは実用的で挑戦的なプログラミングタスクでの大規模言語モデルを評価するものですが、深層探索コーダーv2は現在トップの成績を収めており、コードインテリジェンスの卓越した能力を示しています。

新しいLLaMA 3.1 405億パラメーターモデルなどの他のオープンソースモデルと比べると、深層探索コーダーv2は圧倒的に優れており、コーディングベースのタスクの領域で優位性を示しています。

AER(AIペアプログラマー)リーダーボードでの成績も、このモデルがコーディングベースの最高のオープンソース大規模言語モデルであることを裏付けています。コード生成、編集、その他のコード特定のタスクでは、GPT-4 Omniモデルをわずかに上回り、GPT-3.5 Sonetモデルをわずかに下回っています。

深層探索コーダーv2は、GPT-4 TurboやGPT-4 Omniと同等のコード特定のタスクのパフォーマンスを達成する、オープンソースのエキスパートの混合コード言語モデルです。深層探索v2の中間チェックポイントから更に6兆トークンの追加学習を行い、338の言語をサポートし、128Kのコンテキストウィンドウを持っています。

総じて、深層探索コーダーv2は、コードインテリジェンスの分野で閉鎖的なモデルの壁を破った、最高のオープンソースコーディングベースの大規模言語モデルです。様々なベンチマークでの優れたパフォーマンスと継続的な更新により、コード関連のタスクに取り組む開発者や研究者にとって魅力的な選択肢となっています。