DeepSeek v3是一种通用LLM,优化了指令跟随和推理能力,DeepSeek Coder专注于代码生成和软件工程,DeepSeek Math处理符号和定量推理,DeepSeek R1-Zero和DeepSeek R1则设计用于跨领域问题解决,且只需最少的微调。通过开源硬件无关的实现,DeepSeek拓宽了高性能AI的访...
标准基准测试中的优越性能:在编码和数学基准测试中,DeepSeek-Coder-V2展示了比闭源模型更优越的性能。 数据集构建:数据集包括60%的源代码、10%的数学语料库和30%的自然语言语料库,这些数据集经过精心筛选和清洗。 模型架构:基于DeepSeek-Coder-V2 训练策略: 训练目标:Next-Token-Prediction和Fill-In-Middle (FIM...
我们介绍了 DeepSeek-Coder-V2,这是一个开源的专家混合(Mixture-of-Experts,MoE)代码语言模型,其在代码特定任务中的表现与 GPT-4 Turbo 相当。具体来说,DeepSeek-Coder-V2 是从 DeepSeek-V2 的一个中间检查点进一步预训练而来的,增加了额外的 6 万亿个标记。通过这种持续的预训练,DeepSeek-Coder-V2 显著增强...
从官方把coder放在突出位置,就可以看出团队对自家大模型编程能力的自信。 API价格 DeepSeek-V2的API定价为每百万输入Tokens 1元(0.14美元),每百万输出Tokens 2元(0.28美元),具有竞争力的价格。 模型架构 DeepSeek-V2采用了MoE架构,特别是它对Transformer架构中的自注意力机制进行了创新,提出了MLA(Multi-head Latent ...
结语 DeepSeek-Coder-v2的成功登顶不仅是DeepSeek公司技术实力的体现,更是整个开源编码模型领域的一次重要突破。我们有理由相信,在未来的日子里,DeepSeek-Coder-v2将继续发挥其卓越的性能和广泛的应用场景,为用户提供更加智能、便捷的服务。同时,我们也期待更多的开源编码模型能够涌现出来,共同推动AI技术的发展和普及。相...
为了应对这些挑战,DeepSeek团队推出了DeepSeek-Coder-V2,一款旨在打破闭源模型壁垒的开源代码语言模型。 一、DeepSeek-Coder-V2简介 DeepSeek-Coder-V2是基于Mixture-of-Experts(MoE)架构的开源代码语言模型,它源自于DeepSeek-V2的进一步预训练。通过在6万亿个token的高质量多源语料库上进行广泛训练,DeepSeek-Coder-V2...
DeepSeek-Coder-V2是DeepSeek团队发布的开源专家混合模型,参数量高达2360亿,支持338种编程语言,在多个基准测试中表现优异,定价合理且采用MIT许可证,适用于商业和非商业用途,提供免费API标记,适合小型和个人项目。
本地部署DeepSeek-Coder-V2 安装ollama 要部署DeepSeek-Coder-V2可以通过ollama进行安装 从官网下载https://ollama.com/download对应操作系统的安装包后双击安装即可。 安装ollama之后,可以在命令行执行 ollama 检查是否安装完成 以Windows为例,安装ollama之后,下载的模型文件默认是存放到C:\Users\%UserName%\.olla...
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与 DeepSeek-Coder-33B 相比，DeepSeek-Coder-V2 在代码相关任务、推理能力和通用能力等多个方面表现出显著的进步。此外，DeepSeek-Coder-V2 将对编程语言的支持从 86 种扩展到 338 种，并将上下文长度从 16K 扩展到 128K。为了展示 DeepSeek Coder V2（本地部署的16B 模型） 在数学推理方面的强大功能，我们...