DeepSeek Coder 33B vs Code Llama 34B：基准对比
详细对比 DeepSeek Coder 33B 与 Code Llama 34B 的基准表现、定价、上下文窗口与合规性。
核心规格对比
| 规格 | DeepSeek Coder 33B | Code Llama 34B |
|---|---|---|
| 厂商 | deepseek | meta |
| 版本 | coder-33b | code-llama-34b |
| 发布日期 | 2024-01-25 | 2023-08-24 |
| 上下文窗口 | 16384 tokens | 16000 tokens |
| 输入模态 | text | text |
| 输出模态 | text | text |
| 许可 | DeepSeek License | Llama 2 Community License |
| SOC2 | ✗ | ✗ |
| HIPAA | ✗ | ✗ |
| GDPR | ✗ | ✗ |
| ISO 27001 | ✗ | ✗ |
基准测试结果
| 基准 | DeepSeek Coder 33B | Code Llama 34B | 胜出 |
|---|---|---|---|
| ARC | 92.2 | 88.7 | DeepSeek Coder 33B |
| BBH | 61.6 | 59.1 | DeepSeek Coder 33B |
| GPQA | 26.8 | 27 | Code Llama 34B |
| GSM8K | 69.7 | 59.8 | DeepSeek Coder 33B |
| HUMANEVAL | 71.8 | 71.7 | DeepSeek Coder 33B |
| IFEVAL | 58.8 | 58.7 | DeepSeek Coder 33B |
| MATH | 32.1 | 44.7 | Code Llama 34B |
| MMLU | 65.9 | 74.5 | Code Llama 34B |
| MUSR | 45.8 | 44.9 | DeepSeek Coder 33B |
| WINOGRANDE | 79.8 | 80 | Code Llama 34B |
定价对比
| 项目 (每百万Token) | DeepSeek Coder 33B | Code Llama 34B |
|---|---|---|
| 输入 | $0.28 | $0.5 |
| 输出 | $0.28 | $0.5 |
| 缓存读 | $0 | $0 |
| 缓存写 | $0 | $0 |
DeepSeek Coder 33B 对比 Code Llama 34B
模型概述
DeepSeek Coder 33B 与 Code Llama 34B 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。
核心规格对比
| 厂商 | 发布日期 | 上下文窗口 | 许可证 |
|---|---|---|---|
| Deepseek / Meta | 2024-01-25 / 2023-08-24 | 16K / 16K | DeepSeek License / Llama 2 Community License |
基准测试表现
| 基准 | DeepSeek Coder 33B | Code Llama 34B | 胜出 |
|---|---|---|---|
| ARC | 92.2 | 88.7 | A |
| BBH (BIG-Bench Hard) | 61.6 | 59.1 | A |
| GPQA | 26.8 | 27.0 | Tie |
| GSM8K (Grade School Math 8K) | 69.7 | 59.8 | A |
| HumanEval | 71.8 | 71.7 | Tie |
| IFEval | 58.8 | 58.7 | Tie |
| MATH | 32.1 | 44.7 | B |
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 65.9 | 74.5 | B |
| MUSR | 45.8 | 44.9 | A |
| WinoGrande | 79.8 | 80.0 | Tie |
定价对比
| 输入 | 输出 | 缓存读取 | 缓存写入 |
|---|---|---|---|
| — / — | — / — | — / — | — / — |
每百万 token — A / B
优势 & 劣势
DeepSeek Coder 33B
- ✅ 可靠的通用模型。
- ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。
- ⚠️ 上下文窗口 16K 偏小。
Code Llama 34B
- ✅ 可靠的通用模型。
- ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。
- ⚠️ 上下文窗口 16K 偏小。
编辑点评
DeepSeek Coder 33B 与 Code Llama 34B 各有侧重。建议根据具体场景（代码、长文本、视觉等）选择，参考上方基准与定价表。
常见问题
哪个模型在代码任务上更优？
参考 HumanEval 基准得分表，得分更高者更适合代码任务。
哪个模型价格更低？
参考上方的定价对比表，输入/输出价格更低者更具成本优势。
上下文窗口哪个更长？
参考核心规格对比表，上下文窗口更大的模型适合长文档处理。
参考文献
编辑点评
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