基准测试表现
| 基准 | 得分 | 单位 | 评测日期 | 备注 | 来源 |
|---|
| MMLU | 72.3 | % | 2024-06-21 | 5-shot | 查看 |
| HUMANEVAL | 88.9 | pass@1 | 2024-06-21 | — | 查看 |
| GSM8K | 62.9 | % | 2024-06-21 | 0-shot CoT | 查看 |
| MATH | 38.2 | % | 2024-06-21 | 0-shot CoT | 查看 |
| BBH | 72.3 | % | 2024-06-21 | 3-shot CoT | 查看 |
| GPQA | 25.4 | % | 2024-06-21 | 0-shot | 查看 |
| IFEVAL | 56.7 | % | 2024-06-21 | prompt_strict | 查看 |
| ARC | 88.5 | % | 2024-06-21 | challenge | 查看 |
| MUSR | 40.3 | % | 2024-06-21 | 0-shot | 查看 |
| WINOGRANDE | 78.8 | % | 2024-06-21 | 0-shot | 查看 |
合规性
- 数据驻留: CN
- SOC2: ✗
- HIPAA: ✗
- GDPR: ✗
- ISO 27001: ✗
DeepSeek Coder V2
模型概述
DeepSeek Coder V2 代码专用 MoE 模型, 128K 上下文, 支持 338 种编程语言, 代码生成能力突出。
核心规格
| 厂商 | 版本 | 发布日期 | 上下文窗口 | 输入模态 | 输出模态 | 许可证 |
|---|
| Deepseek | coder-v2 | 2024-06-21 | 128K | text | text | DeepSeek License |
基准测试表现
| 基准 | 得分 | 单位 | 备注 |
|---|
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | 72.3 | % | 5-shot |
| HumanEval | 88.9 | pass@1 | — |
| GSM8K (Grade School Math 8K) | 62.9 | % | 0-shot CoT |
| MATH | 38.2 | % | 0-shot CoT |
| BBH (BIG-Bench Hard) | 72.3 | % | 3-shot CoT |
| GPQA | 25.4 | % | 0-shot |
| IFEval | 56.7 | % | prompt_strict |
| ARC | 88.5 | % | challenge |
| MUSR | 40.3 | % | 0-shot |
| WinoGrande | 78.8 | % | 0-shot |
定价
每百万 token
优势
- HumanEval 88.9，代码生成能力出色。
- 采用 MoE 混合专家架构。
劣势
适用场景
参考文献