O Deep Seek Coder v2 é um impressionante modelo de linguagem de grande porte de código aberto que está em estreita concorrência com o GPT-4 Turbo e está em pé de igualdade com o GPT-3.5 Sonet em vários benchmarks. Este modelo vem sendo continuamente atualizado pela equipe da Deep Seek, com novos recursos de API, modelo de chat para chamada de função e conclusão de chat sendo lançados semanalmente.

O desempenho do modelo no leaderboard do Big Bench Coder, que avalia modelos de linguagem de grande porte em tarefas práticas e desafiadoras de programação, é particularmente notável. O Deep Seek Coder v2 é atualmente o modelo de melhor desempenho, demonstrando suas capacidades excepcionais em inteligência de código.

Em comparação com outros modelos de código aberto como o novo modelo de 405 bilhões de parâmetros LLaMA 3.1, o Deep Seek Coder v2 está muito à frente, demonstrando sua superioridade no campo de tarefas baseadas em codificação.

O desempenho do modelo no leaderboard do AER (AI Pair Programmer) reforça ainda mais sua posição como o melhor modelo de linguagem de grande porte baseado em codificação de código aberto. Ele está ligeiramente à frente do modelo GPT-4 Omni e ligeiramente atrás do modelo GPT-3.5 Sonet em termos de geração de código, edição e outras tarefas específicas de código.

O Deep Seek Coder v2 é um modelo de linguagem de código de mistura de especialistas de código aberto que alcança desempenho comparável ao GPT-4 Turbo e GPT-4 Omni em tarefas específicas de código. Ele foi ainda mais pré-treinado a partir do ponto de verificação intermediário do Deep Seek v2 com um adicional de 6 trilhões de tokens, suportando até 338 linguagens de programação e uma janela de contexto de 128K.

Em geral, o Deep Seek Coder v2 é o melhor modelo de linguagem de grande porte baseado em codificação de código aberto disponível, quebrando a barreira dos modelos de código fechado na inteligência de código. Seu impressionante desempenho em vários benchmarks e suas atualizações contínuas o tornam uma opção convincente para desenvolvedores e pesquisadores que trabalham em tarefas relacionadas a código.

É bastante impressionante ver que o Deep Seek Coder Versão 2 está alcançando desempenhos superiores em vários benchmarks. Ele é bastante comparável a muitos desses modelos em vários benchmarks como Codeeval, MBPP, MathGSM, AER e tantos outros. Isso apenas mostra o quão impressionante este modelo é em comparação com modelos de código fechado como GPT-4 Omni, Chinchilla e muitos outros.

Na minha opinião, este é o melhor modelo em comparação com outros modelos de código aberto. O Deep Seek Coder Versão 2 está em estreita concorrência com o modelo GPT-4 Turbo e está em pé de igualdade com o GPT-3.5 Sonnet no leaderboard do Big Bench Coder. Essa avaliação mostra que este novo modelo é o melhor modelo de linguagem de grande porte baseado em codificação de código aberto, superando até mesmo o novo modelo Llama 3.1 de 405 bilhões de parâmetros.

O Deep Seek Coder Versão 2 é ainda mais pré-treinado a partir do ponto de verificação intermediário do Deep Seek V2, com um adicional de 6 trilhões de tokens. Ele suporta até 338 linguagens de programação e tem uma janela de contexto de 128K, o que é ótimo de ver. Ele é, verdadeiramente, na minha opinião, o melhor modelo de linguagem de grande porte baseado em codificação de código aberto até o momento.

Vamos mergulhar nas capacidades do modelo Deep Seek Coder v2 testando-o em várias tarefas de codificação:

Gerador de Sequência de Fibonacci

O modelo foi capaz de gerar corretamente uma função Python para calcular a sequência de Fibonacci até o Nº número. Ele demonstrou um bom entendimento de conceitos algorítmicos básicos e programação em Python.

Algoritmo de Ordenação

O modelo implementou um algoritmo de Ordenação Rápida (Quick Sort) funcional em Java, demonstrando sua proficiência em programação recursiva e lógica de particionamento. Ele conseguiu ordenar arrays de exemplo e imprimir os resultados ordenados.

API CRUD

O modelo gerou com sucesso uma API RESTful completa em Node.js usando Express, implementando operações básicas de CRUD (Criar, Ler, Atualizar, Excluir) para um recurso de produto. Ele demonstrou fortes habilidades em desenvolvimento web, conhecimento de APIs RESTful e proficiência em Node.js e Express.

Consulta SQL para Análise de Dados

O modelo forneceu uma consulta SQL passo a passo para encontrar os 5 principais clientes que gastaram mais dinheiro no último ano. Ele mostrou sua capacidade de lidar com agregação de dados, filtragem e ordenação em SQL, embora pudesse ter se beneficiado de ter acesso ao esquema de banco de dados e aos dados reais.

Treinamento de Modelo de Aprendizado de Máquina

O modelo gerou um script Python para treinar um modelo de regressão linear simples usando a biblioteca scikit-learn para prever preços de casas. Ele cobriu as etapas necessárias, incluindo pré-processamento de dados, treinamento do modelo e avaliação usando o erro quadrático médio.

Em geral, o modelo Deep Seek Coder v2 teve um desempenho impressionante nessas diversas tarefas de codificação, demonstrando suas fortes capacidades em áreas como entendimento algorítmico, proficiência em linguagens de programação, desenvolvimento web, análise de dados e aprendizado de máquina. Este modelo de código aberto parece ser uma alternativa altamente capaz aos modelos de código fechado como GPT-4 Turbo e GPT-4 Omni para tarefas relacionadas a código.

O Deep Seek Coder V2 é um impressionante modelo de linguagem de grande porte de código aberto que está em estreita concorrência com modelos como o GPT-4 Turbo e o GPT-3.5 Sonic em vários benchmarks relacionados à codificação. Este modelo demonstrou suas capacidades em tarefas como gerar a sequência de Fibonacci, implementar algoritmos de ordenação, construir uma API REST básica, escrever consultas SQL para análise de dados e treinar um modelo simples de regressão linear.

O desempenho do modelo nesses diversos desafios de codificação demonstra seu forte entendimento de conceitos de programação, sintaxe e habilidades de resolução de problemas. É particularmente notável que o Deep Seek Coder V2 supere até mesmo o novo modelo LLaMA 3.1 de 405 bilhões de parâmetros, o que é um testemunho dos esforços da equipe em melhorar e refinar continuamente este modelo de código aberto.

Em comparação com modelos de código fechado como o GPT-4 Omni, o Deep Seek Coder V2 provou ser uma alternativa altamente capaz, oferecendo resultados impressionantes em tarefas relacionadas a código. O sucesso deste modelo destaca o potencial das soluções de IA de código aberto em desafiar e até mesmo superar as capacidades dos modelos proprietários, tornando-o um desenvolvimento emocionante no campo da assistência à codificação baseada em IA.

À medida que a equipe da Deep Seek continuar lançando novas iterações e atualizações deste modelo, será interessante ver como ele evolui e potencialmente amplia a lacuna com outros modelos de linguagem de grande porte no campo da inteligência de código. Para desenvolvedores e pesquisadores que buscam explorar as capacidades da IA de código aberto, o Deep Seek Coder V2 é, sem dúvida, um modelo que vale a pena considerar e experimentar.