DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF

DeepSeek推出的全新MoE模型，专注编码指令与代码补全

Huggingface 指令模型开源项目编码社区 Github DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct是DeepSeek推出的编码指令专用MoE架构模型，通过6万亿高质量编码数据训练，以增强编程和数学推理能力，支持128k超长上下文。在多项基准测试中表现出色，可用于指令跟随和代码补全。要求使用LM Studio 0.2.25及更高版本，并需禁用Flash attention以正常运行。

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deepseek-coder-33B-instruct-AWQ - 高性能AWQ量化版本的代码生成AI助手

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DeepSeek Coder 33B Instruct模型的AWQ量化版本由TheBloke制作,在保持原模型性能的同时显著降低内存占用。该模型基于2T代码和语言数据训练,支持多种编程语言的代码生成、补全和填充。用户可通过text-generation-webui、vLLM和HuggingFace TGI等工具进行模型推理,适合在资源受限环境中部署使用。

deepseek-coder-1.3b-base - 基于深度学习的多语言代码生成模型

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deepseek-coder-1.3b-base是一个由DeepSeek开发的开源代码生成模型。它基于1.3B参数和2T训练数据，支持多种编程语言的代码补全、插入和项目级生成。模型采用16K窗口大小和填空任务训练，在HumanEval等多个基准测试中表现优异。这一工具为开发者提供了灵活、高效的编程辅助解决方案。

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-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-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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