DeepSeek-Coder-V2

开源代码语言模型

DeepSeek-Coder-V2 MoE模型代码智能开源模型 AI模型 Github 开源项目

DeepSeek-Coder-V2是一款性能出色的开源代码语言模型，在多项代码相关任务中展现了强大实力。该模型支持338种编程语言，拥有128K的上下文长度，采用混合专家(MoE)架构。提供16B和236B两种参数版本，在代码生成、补全和修复等任务中表现卓越，同时在数学推理和通用语言任务中也展现出强大能力，为代码智能领域带来重要进展。

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deepseek-coder-6.7b-instruct - 多语言代码生成与补全的开源AI模型

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deepseek-coder-6.7b-instruct是一个基于2T代码和自然语言数据训练的开源AI代码模型。该模型支持多种编程语言，提供1.3B至33B不同规模版本，在HumanEval等多个基准测试中表现优异。它具有16K窗口大小和填空任务能力，支持项目级代码补全和插入。这个模型适用于各种代码生成和补全任务，为开发者提供了强大的编程辅助工具。

deepseek-coder-6.7b-base - 多语言支持的大规模代码模型，提供项目级智能补全功能

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deepseek-coder-6.7b-base是一个经过2万亿token训练的大规模代码模型。它支持多种编程语言，能够进行项目级代码补全和填充。该模型在多个编程基准测试中表现优异，16K的上下文窗口使其能够处理大型代码项目。这个开源模型允许商业使用，为开发者提供了强大的编码辅助功能。

DeepSeek-V2-Lite - 创新架构驱动的高效混合专家语言模型

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DeepSeek-V2-Lite是一款采用创新架构的混合专家(MoE)语言模型。通过多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE技术,该模型实现了训练和推理的高效性。模型总参数量为16B,激活参数为2.4B,在多项英文和中文基准测试中表现优异,超越了同类7B密集模型和16B MoE模型。DeepSeek-V2-Lite支持单40G GPU部署和8x80G GPU微调,为自然语言处理研究提供了一个高性能且资源友好的选择。

DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型

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DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型，采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行，无需量化，为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。

deepseek-coder-33b-instruct - 多语言支持的AI编程模型

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DeepSeek Coder是一款基于33B参数的AI代码模型，在2T tokens的代码和语言数据上训练而成。该模型支持多种编程语言，提供卓越的代码补全和填充功能。在多个基准测试中表现出色，能够进行项目级代码补全。DeepSeek Coder支持商业使用，开发者可通过简洁的Python接口调用模型，生成高质量代码。

awesome-deepseek-coder - DeepSeek Coder开源资源汇总助力智能代码开发

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本项目收集整理了DeepSeek Coder相关的开源资源,涵盖官方和社区开发的各种规模模型、量化版本及配套工具。DeepSeek Coder作为高效的代码生成和理解模型,广泛应用于智能编程辅助和代码补全等场景。开发者可通过此资源列表深入了解和使用DeepSeek Coder,促进AI辅助编程技术的应用与创新。

deepseek-coder-6.7B-base-AWQ - 大规模训练的代码语言模型，支持项目级代码补全和填充

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deepseek-coder-6.7B-base是一个在2万亿token上训练的大规模代码语言模型。采用16K窗口大小和填空任务训练，支持项目级代码补全和填充。在多个编程语言基准测试中表现优异，擅长代码补全、生成和理解。模型由87%的代码和13%的中英文自然语言构成，可支持多语言编程任务。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - 完整的DeepSeek代码助手模型量化版集合

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这是一个专为代码编写优化的DeepSeek量化模型系列，提供从2位到16位的多种精度选项，支持通过LlamaEdge和WasmEdge进行部署。模型拥有12.8万token的上下文长度，文件大小从6.43GB到31.4GB不等。Q4_K_M和Q5_K_M版本在性能和资源占用上达到最佳平衡，适合大多数应用场景。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力

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DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。

DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型多模态理解与复杂场景应用

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DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。

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