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开源代码生成与指令数据的高质量低偏见模型

MagicoderOSS-Instruct大模型开源代码人类评估Github开源项目

Magicoder项目采用OSS-Instruct方法，通过开源代码片段生成低偏见、高质量的指令数据。Magicoder-S-DS-6.7B模型在HumanEval测试中表现优于GPT-3.5-turbo-1106和Gemini Ultra，展示了卓越的代码生成能力。项目提供多个模型和数据集，并支持在线和本地Gradio演示，适用于多种代码生成场景。

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Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 基于5.5万亿数据训练的大规模代码生成模型
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DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型训练自然语言处理
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。
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CodeGeeX4-ALL-9B是一个基于GLM-4-9B训练的多语言代码生成模型。它提供代码补全、生成、解释等多项功能，并支持网络搜索、函数调用和仓库级代码问答。作为参数量低于10B的代码生成模型中性能最佳的一款，CodeGeeX4-ALL-9B在多个公开基准测试中表现优异，在某些方面甚至超越了参数量更大的通用模型，体现了其在推理速度和模型性能之间的出色平衡。
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Artigenz-Coder-DS-6.7BGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型深度学习
Artigenz-Coder-DS-6.7B是一个为本地运行优化的代码生成模型。它基于DeepSeek-Coder-6.7B-Base微调而来，内存占用仅13GB，能为开发者提供快速的代码生成服务。该模型由Artigenz团队开发，是其致力于创建的本地高速代码生成模型系列中的首个作品。模型权重已在Hugging Face开源，未来还将发布相关数据集和微调脚本。
codegen-2B-multi - 提供多语言程序合成的自回归语言模型
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CodeGen-Multi 2B模型是一种自回归语言模型，经过多个编程语言的大规模数据集预训练，能够合成可执行代码。模型以CodeGen-NL 2B为基础，并在多语言数据上进一步训练，能够从自然语言和编程语言中提取特征。模型在主要代码生成基准上经过评估，可用于从注释生成代码或完成部分代码。用户可借助AutoModelForCausalLM功能加载模型，适用于多种编程语言。
deepseek-coder-33b-instruct - 多语言支持的AI编程模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码模型开源项目模型深度学习自然语言处理
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。
Yi-Coder-9B - 涵盖52种编程语言的高效代码生成模型
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Yi-Coder系列拥有高效的代码生成能力，支持52种编程语言，尤其在长文本上下文使用表现出色，最多128K tokens。Yi-Coder-9B-Chat在LiveCodeBench中达23%通过率，适用于代码生成与智能交互。详情参见Yi-Coder博客和README。
DeepSeek-Coder-V2 - 开源代码语言模型
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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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