核心规格对比

规格DeepSeek Coder V2Codestral
厂商deepseekmistral
版本coder-v2codestral
发布日期2024-06-212024-05-29
上下文窗口128000 tokens32000 tokens
输入模态texttext
输出模态texttext
许可DeepSeek LicenseMNPL
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准DeepSeek Coder V2Codestral胜出
ARC88.587.4DeepSeek Coder V2
BBH72.358.3DeepSeek Coder V2
GPQA25.432.4Codestral
GSM8K62.963.3Codestral
HUMANEVAL88.969.2DeepSeek Coder V2
IFEVAL56.759.4Codestral
MATH38.229.4DeepSeek Coder V2
MMLU72.375.1Codestral
MUSR40.347.2Codestral
WINOGRANDE78.875.8DeepSeek Coder V2

定价对比

项目 (每百万Token)DeepSeek Coder V2Codestral
输入$0.14$0.3
输出$0.28$0.9
缓存读$0$0
缓存写$0$0

DeepSeek Coder V2 对比 Codestral

模型概述

DeepSeek Coder V2 与 Codestral 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 / Mistral2024-06-21 / 2024-05-29128K / 32KDeepSeek License / MNPL

基准测试表现

基准DeepSeek Coder V2Codestral胜出
ARC88.587.4A
BBH (BIG-Bench Hard)72.358.3A
GPQA25.432.4B
GSM8K (Grade School Math 8K)62.963.3Tie
HumanEval88.969.2A
IFEval56.759.4B
MATH38.229.4A
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)72.375.1B
MUSR40.347.2B
WinoGrande78.875.8A

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 V2

  • ✅ HumanEval 88.9,代码生成能力出色。
  • ✅ 采用 MoE 混合专家架构。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

Codestral

  • ✅ 可靠的通用模型。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

DeepSeek Coder V2 与 Codestral 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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