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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magicoder - 开源代码生成与指令数据的高质量低偏见模型

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DeepSeek-V2-Lite-Chat - 单卡40G部署的轻量级混合专家语言模型

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Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct - 支持超长文本处理的智能代码生成模型

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基于Qwen2.5架构开发的代码特化大语言模型，通过5.5万亿token训练提升了代码生成、推理和修复能力。模型支持长文本处理，具备代码智能体和数学推理功能，采用transformers架构并集成多项先进技术，为代码开发提供全面的辅助支持

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-GGUF - 文本生成量化模型的高效选择方案

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deepseek-moe-16b-base - 采用稀疏混合专家架构的开源大语言模型

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DeepSeek MoE 16B Base是一个基于稀疏混合专家(MoE)架构的开源大语言模型，支持商业应用。模型使用bfloat16格式，可通过Transformers库调用，擅长文本生成和补全。它采用查询-键值对映射的注意力机制，高效处理自然语言处理任务。该项目遵循MIT许可，提供详细文档和示例代码，便于开发者集成使用。

DeepSeek-V2 - 兼顾效率与经济性的大规模混合专家语言模型

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DeepSeek-V2是一款基于专家混合(MoE)架构的大规模语言模型,总参数量达2360亿,每个token激活210亿参数。相较于DeepSeek 67B,该模型在提升性能的同时,显著降低了训练成本和推理资源消耗。DeepSeek-V2在多项标准基准测试和开放式生成任务中表现优异,展现了其在多领域的应用潜力。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct - 卓越代码生成能力和128K长文本支持

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Qwen2.5-Coder-7B-Instruct是基于Qwen2.5开发的代码专用大语言模型。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色，为代码智能体等实际应用奠定了坚实基础。模型支持处理高达128K tokens的长文本，拥有7.61B参数，采用因果语言模型架构。除了增强编码能力，它还在数学和通用任务中保持了优秀表现。开发者可通过简洁的代码示例快速上手使用此模型进行文本生成。

starcoder2-self-align - 自我校准的代码生成大型语言模型

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StarCoder2-15B-Instruct-v0.1是一款完全自我校准的代码生成大型语言模型，采用公开透明的工作流程，无需人工注释或专有数据。模型通过生成大量指令-响应对，进一步微调自身。专为Python代码生成任务优化，支持语法验证和定制排序。提供详细的训练和评估信息，包括数据生成、模型优化和性能验证，适用于多种编程任务。模型强调透明度和开放许可，提升代码生成的准确性和效率。

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-Coder致力于提升代码生成及修复

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Qwen2.5-Coder通过5.5万亿训练标记和128K长上下文支持，提升代码生成、推理和修复的能力，适用于代码代理等实际应用。模型采用先进的transformers架构，实现对数学及一般能力的增强，满足广泛应用需求。

CodeLlama-7b-Instruct-hf - Meta开发的7B参数通用代码生成模型支持代码补全和指令跟随

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CodeLlama-7b-Instruct-hf是Meta开发的7B参数代码生成模型，专注于通用代码合成和理解。该模型支持代码补全、填充和指令跟随，采用优化的Transformer架构。它适用于商业和研究中的代码相关任务，但仅支持英语和特定编程语言。用户需注意合规使用并进行安全测试。模型于2023年上半年完成训练，是CodeLlama系列中的指令调优版本。

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