DeepSeek-Coder-V2：开源代码智能利器，性能比肩GPT4-Turbo

DeepSeek-Coder-V2：开源代码智能利器，性能比肩GPT4-Turbo

【免费下载链接】DeepSeek-Coder-V2-Base 开源代码智能利器DeepSeek-Coder-V2，性能比肩GPT4-Turbo，支持338种编程语言，128K代码上下文，助力编程如虎添翼。 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Base

项目亮点

• 性能卓越：在代码相关任务上表现媲美GPT4-Turbo、Claude 3 Opus等闭源模型
• 广泛支持：支持338种编程语言（前代仅86种）
• 超长上下文：上下文窗口扩展至128K（前代16K）
• 高效架构：基于DeepSeekMoE框架，236B总参数中仅21B为激活参数

模型下载

提供多种规格模型供选择：

模型名称	总参数量	激活参数量	上下文长度	下载方式
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base	16B	2.4B	128k	Transformers库
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct	16B	2.4B	128k	Transformers库
DeepSeek-Coder-V2-Base	236B	21B	128k	Transformers库
DeepSeek-Coder-V2-Instruct	236B	21B	128k	Transformers库

技术特性

1. 持续预训练：在DeepSeek-V2中间检查点基础上，用额外6万亿token继续训练
2. 多任务优化：
   • 显著提升代码生成和数学推理能力
   • 保持通用语言任务性能
3. 高效推理：特别优化显存占用，适合消费级硬件部署

使用方式

本地运行示例（需8x80GB GPU）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base", 
                                           trust_remote_code=True, 
                                           torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()

# 代码补全示例
input_text = "# 快速排序实现"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=128)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

在线体验

• 官方聊天平台提供即时交互
• 兼容OpenAI格式的API服务

注：完整性能对比数据和技术细节请参考项目论文。模型遵循DeepSeek自定义许可协议，商业使用前请仔细阅读条款。

该介绍突出呈现了：
1. 核心竞争优势（性能/语言支持/上下文）
2. 技术实现亮点（MoE架构/参数效率）
3. 多维度使用方案（本地/API）
4. 关键数据可视化（参数规模对比）
5. 合规性说明（许可协议）

【免费下载链接】DeepSeek-Coder-V2-Base 开源代码智能利器DeepSeek-Coder-V2，性能比肩GPT4-Turbo，支持338种编程语言，128K代码上下文，助力编程如虎添翼。 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Base