DeepSeek Coder是由中國人工智能公司深度求索（DeepSeek）推出的開源代碼生成大模型系列，通過深度學習技術提升代碼生成和理解能力，提升開發者的編程效率，并在多項基準測試中達到或超越主流閉源模型的性能。

一、模型架構與核心技術

混合專家架構（MoE）

DeepSeek Coder V2采用MoE架構，總參數達236B，激活參數21B，通過動態選擇專家網絡提升任務適配性。其訓練數據覆蓋338種編程語言（從V1的86種擴展而來），并支持128K上下文窗口，可處理復雜代碼倉庫和長文本任務。

創新訓練方法

• Fill-In-Middle（FIM）：通過隨機分割代碼為前綴（Prefix）、中間（Middle）和后綴（Suffix），訓練模型填補中間缺失部分，增強代碼補全能力。

• Repo-Level預訓練：基于代碼倉庫的依賴關系構建數據集，利用拓撲排序處理跨文件依賴，提升項目級代碼生成能力。

強化學習優化

采用GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法對齊人類偏好，結合編譯器反饋和測試用例優化代碼正確性。

二、性能表現與基準測試

代碼生成能力

• 在HumanEval基準測試中，DeepSeek Coder V2的準確率達90.2%，超過GPT-4-Turbo和Claude 3 Opus8。

• 在SWEBench（復雜代碼任務測試）中，首次實現開源模型得分超過10%。

• 支持多語言生成，覆蓋Python、Java、Rust等338種語言，生成速度比GPT-4快20%。

數學與推理能力

• 在MATH、aiME等數學競賽級基準測試中，性能與GPT-4o、Gemini 1.5 Pro相當。

• 通過鏈式推理（Chain-of-Thought，COT）顯著提升復雜問題解決能力。

通用語言處理

在MMLU（多任務語言理解）測試中得分79.2%，保持與通用模型（如DeepSeek-V2）相當的通用能力。

三、開發者生態與應用場景

開源與低成本

• 模型、代碼及技術報告完全開源（MIT協議），支持免費商用和二次開發。

• API定價極具競爭力，輸入成本僅0.27美元/百萬tokens（緩存命中時低至0.07美元），遠低于GPT-4的18美元。

集成與部署

提供Hugging Face預訓練模型和本地私有化部署方案，支持單機880G顯存部署或單卡40G輕量版（V2-Lite）。

集成開發工具鏈（如vLLM框架），優化稀疏注意力機制，降低內存占用并提升推理速度。

應用案例

• 自動化代碼審查：識別代碼漏洞并提出優化建議，加速開發周期。

• API構建：自動生成RESTful服務、GraphQL查詢等，減少模板代碼編寫。

• 機器學習項目：生成數據管道和算法代碼，支持端到端AI開發。

DeepSeek Coder 可以廣泛應用于軟件開發、數據分析、自動化測試等領域。它不僅能夠生成代碼，還能回答與編程相關的問題，幫助開發者提高工作效率。

DeepSeek Coder通過技術創新（如MoE架構、FIM訓練）和開源生態，重新定義了代碼生成模型的性能邊界。其高性價比、多語言支持和項目級代碼處理能力，使其成為開發者提升效率的核心工具，同時推動全球AI開源社區的協作與進步。隨著后續多模態和更大規模模型的推出，DeepSeek或將成為AGI時代代碼生成領域的標桿。

Github代碼庫：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder