Deep Seek Coder v2 är en imponerande öppen källkods-storspråksmodell som ligger nära GPT-4 Turbo och är jämförbar med GPT-3.5 Sonet i olika mätningar. Denna modell har kontinuerligt uppdaterats av Deep Seek-teamet, med nya API:er, chattmodeller för funktionsanrop och chattfullföljande funktioner som släpps varje vecka.

Modellens prestanda på Big Bench Coder-rankinglistan, som utvärderar storspråksmodeller på praktiska och utmanande programmeringsuppgifter, är särskilt anmärkningsvärd. Deep Seek Coder v2 är för närvarande den bäst presterande modellen, vilket visar på dess exceptionella förmågor inom kodintelligensfrågor.

Jämfört med andra öppna källkods-modeller som den nya LLaMA 3.1 405 miljarder parameter-modellen, ligger Deep Seek Coder v2 långt före och demonstrerar sin överlägsenhet inom kodbaserade uppgifter.

Det är mycket imponerande att se att Deep Seek Coder Version 2 uppnår överlägsna prestationer i olika mätningar. Den är ganska jämförbar med många av dessa modeller i olika mätningar som Codeeval, MBPP, MathGSM, AER och många andra. Detta visar bara hur imponerande denna modell är jämfört med slutna källkods-modeller som GPT-4 Omni, Chinchilla och många andra.

Enligt min mening är detta den bästa modellen jämfört med andra öppna källkods-modeller. Deep Seek Coder Version 2 ligger nära GPT-4 Turbo-modellen och är jämförbar med GPT-3.5 Sonnet på Big Bench Coder-rankinglistan. Denna utvärdering visar att denna nya modell är den bästa öppna källkods-storspråksmodellen för kodning, och överträffar till och med den nya Llama 3.1 405 miljarder parameter-modellen.

Låt oss fördjupa oss i Deep Seek Coder v2-modellens möjligheter genom att testa den i olika kodningsuppgifter:

Fibonacci-sekvens-generator

Modellen kunde korrekt generera en Python-funktion för att beräkna Fibonacci-sekvensen upp till det Nth-talet. Den visade en god förståelse för grundläggande algoritmiska koncept och Python-programmering.

Sorteringsalgoritm

Modellen implementerade en fungerande Quicksort-algoritm i Java, vilket visade på dess skicklighet i rekursiv programmering och partitioneringslogik. Den kunde sortera exempelmatriser och skriva ut de sorterade resultaten.

CRUD-API

Modellen genererade framgångsrikt ett komplett RESTful-API i Node.js med Express, med implementering av grundläggande CRUD-funktioner (Create, Read, Update, Delete) för en produktresurs. Den visade starka webbutvecklingsfärdigheter, kunskap om RESTful-API:er och skicklighet i Node.js och Express.

Deep Seek Coder V2 är en imponerande öppen källkods-storspråksmodell som ligger nära GPT-4 Turbo och GPT-3.5 Sonic i olika kodrelaterade mätningar. Denna modell har visat sina förmågor i uppgifter som att generera Fibonacci-sekvenser, implementera sorteringsalgoritmer, bygga ett grundläggande REST-API, skriva SQL-frågor för dataanalys och träna en enkel linjär regressionsmodell.

Modellens prestanda i dessa olika kodningsutmaningar visar på dess starka förståelse för programmeringskoncept, syntax och problemlösningsförmåga. Det är särskilt anmärkningsvärt att Deep Seek Coder V2 överträffar till och med den nya LLaMA 3.1 405 miljarder parameter-modellen, vilket är ett bevis på teamets ansträngningar att kontinuerligt förbättra och förfina denna öppna källkods-modell.

Jämfört med slutna källkods-modeller som GPT-4 Omni har Deep Seek Coder V2 visat sig vara ett mycket kapabelt alternativ, med imponerande resultat i kodrelaterade uppgifter. Denna modells framgång belyser den öppna källkods-AI-lösningarnas potential att utmana och till och med överträffa förmågorna hos proprietära modeller, vilket gör det till en spännande utveckling inom AI-driven kodningsassistans.