DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base

Open-Source Code-Sprachmodell zur Verbesserung der Programmier- und mathematischen Schlussfolgerungsfähigkeiten.

Normales ProduktProgrammierungCodegenerierungOpen Source

DeepSeek-Coder-V2 ist ein quelloffenes Experten-Mix-Modell (Mixture-of-Experts, MoE), das speziell für Code-Sprachen entwickelt wurde und eine vergleichbare Leistung wie GPT4-Turbo bietet. Es zeichnet sich durch hervorragende Leistung bei codespezifischen Aufgaben aus und behält gleichzeitig eine angemessene Leistung bei allgemeinen Sprach-Aufgaben. Im Vergleich zu DeepSeek-Coder-33B weist die V2-Version eine deutliche Verbesserung bei codebezogenen Aufgaben und der Schlussfolgerungsfähigkeit auf. Darüber hinaus wurde die Unterstützung für Programmiersprachen von 86 auf 338 erweitert, und die Kontextlänge wurde von 16K auf 128K erhöht.

Code-Vervollständigung: Automatische Vervollständigung von Code-Abschnitten basierend auf der Benutzereingabe.
Code-Einfügen: Einfügen neuer Code-Abschnitte in vorhandenen Code zur Realisierung bestimmter Funktionen.
Chat-Vervollständigung: Unterstützung von Dialogen mit dem Benutzer zur Codegenerierung basierend auf dem Gesprächsinhalt.
Unterstützung mehrerer Programmiersprachen: Von 86 auf 338 erweitert
um verschiedene Programmierbedürfnisse zu erfüllen.
Verarbeitung langer Kontexte: Kontextlänge von 16K auf 128K erweitert
um längere Codes verarbeiten zu können.
API-Plattform-Kompatibilität: Bereitstellung einer mit OpenAI kompatiblen API für Entwickler.
Lokale Ausführungsunterstützung: Bereitstellung eines Beispiels für die Modellinferenz mit Huggingface Transformers lokal.

Zielgruppe sind Entwickler
Programmierpädagogen und Forscher
die DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base für Codegenerierung
Lehrunterstützung und Forschungsarbeiten nutzen können.

Entwickler nutzen das Modell zur schnellen Generierung von Code für Sortieralgorithmen.
Programmierpädagogen verwenden das Modell zur Unterstützung des Unterrichts und zeigen die Codeimplementierung.
Forscher verwenden das Modell für Experimente und Bewertungen von Codegenerierungsaufgaben.

1. Rufen Sie die Huggingface-Modellbibliotheksseite auf und laden Sie das DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base-Modell herunter.
2. Installieren Sie die Huggingface Transformers-Bibliothek zum Laden und für die Inferenz des Modells.
3. Verwenden Sie den bereitgestellten Beispielcode für Code-Vervollständigung
Code-Einfügen oder Chat-Vervollständigung für konkrete Funktionstests.
4. Passen Sie bei Bedarf die Eingabeparameter wie max_length und top_p an

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DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base Alternativen

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base — Open-Source Code-Sprachmodell zur Verbesserung der Programmier- und mathematischen Schlussfolgerungsfähigkeiten.

Vibe Coder — Vibe Coder ist eine Open-Source-Erweiterung für VS Code, die die Erkundung von sprachbasierten KI-Programmiererlebnissen ermöglicht.

SWE-RL — Verbesserung der Inferenzfähigkeit großer Sprachmodelle in der Entwicklung von Open-Source-Software durch verstärkendes Lernen

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct ist ein leichtgewichtiges Open-Source-Sprachmodell, das sich auf hochwertige, inferenzintensive Daten konzentriert.

Huginn-0125 — Huginn-0125 ist ein latentes, rekursives Deep-Learning-Modell mit 3,5 Milliarden Parametern, das auf Schlussfolgerungen und Codegenerierung spezialisiert ist.

DeepClaude — Vereint die Inferenzfähigkeit von DeepSeek R1 mit der Kreativität und Codegenerierungsfähigkeit von Claude in einer einheitlichen API und Chat-Oberfläche.

GoCodeo — GoCodeo ist ein leistungsstarker KI-Programmierassistent, der die Codegenerierung, -tests und -bereitstellung unterstützt und Entwickler bei der effizienten Entwicklung unterstützt.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist ein Open-Source-Inferenzmodell, das sich auf mathematische, codebezogene und logische Aufgaben konzentriert.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B ist ein leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell für Textgenerierung und Inferenzaufgaben.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ist ein leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell für diverse Textgenerierungsaufgaben.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B ist ein großes Sprachmodell, das mit verstärktem Lernen optimiert wurde und sich auf Schlussfolgerungen und Dialogfähigkeit konzentriert.

Recursal KI — Künstliche Intelligenz zum Greifen nah

WhisperNER — Ein einheitliches, offenes Modell für die Benennung von Entitäten und die Spracherkennung

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — 1,5 Milliarden Parameter umfassendes, instruktiv feinabgestimmtes Modell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-3B — Ein 3B-Parameter-Modell der Qwen2.5-Coder-Serie, spezialisiert auf Codegenerierung und -verständnis.

Qwen2.5-Coder-7B — 7B-Parameter-Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Reihe

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — 14B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — Open-Source-Großsprachemodell für die Codegenerierung

OpenHands — Open-Source KI-Assistent für Entwickler zur Steigerung der Entwicklungseffizienz.

Yi-Coder — Ein quelloffenes, großes Sprachmodell für effizientes Codieren

CursorLens — Ein Open-Source-Dashboard für AI-gestützte Codierung in der Cursor.sh IDE.

Mistral-Nemo-Base-2407 — Großes Sprachmodell mit 12 Milliarden Parametern

Mamba-Codestral-7B-v0.1 — Leistungsstarkes Open-Source-Codemodell

CodeGeeX4-ALL-9B — Open-Source-Modell zur mehrsprachigen Codegenerierung

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct — Open-Source-Code-Sprachmodell, unterstützt mehrere Programmiersprachen.

DeepSeek-Coder-V2 — Open-Source Code Sprachmodell zur Verbesserung der Programmierintelligenz.

Codestral-22B-v0.1 — Ein KI-Codegenerierungsmodell, das über 80 Programmiersprachen unterstützt.

Qwen1.5-110B — Erstes Open-Source-Modell der Qwen1.5-Serie mit 100 Milliarden Parametern, mehrsprachiger Unterstützung und effizienter Transformer-Decoder-Architektur.

Yi-9B — Sprachmodell der nächsten Generation – Open Source und zweisprachig