Deepseek-coder-33b-instruct and Owen2.5 coder compare

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模型概述

DeepSeek-Coder-33B-Instruct 和 Qwen2.5-Coder 都是專門針對程式碼開發的大型語言模型，各有其特色。

訓練數據

DeepSeek-Coder:

  • 使用2T tokens進行訓練
  • 87%程式碼和13%自然語言(英文和中文)
  • 專注於專案級別的程式碼訓練

Qwen2.5-Coder:

  • 使用5.5T tokens進行訓練
  • 包含源代碼、文本代碼基礎數據和合成數據
  • 保持了數學和通用能力

模型規格

DeepSeek-Coder:

  • 提供1B到33B的不同版本
  • 使用16K的窗口大小
  • 支援專案級別程式碼補全和填充

Qwen2.5-Coder:

  • 提供0.5B、1.5B、3B、7B、14B和32B版本
  • 支援最多128K tokens的上下文長度
  • 精通92種程式語言

性能表現

DeepSeek-Coder-33B:

  • 在HumanEval Python測試中領先CodeLlama-34B 7.9%
  • 在HumanEval多語言測試中領先9.3%
  • 在MBPP測試中領先10.8%

Qwen2.5-Coder-32B:

  • 達到開源程式碼模型的最新水平
  • 在程式碼生成、推理和修復方面有顯著改進
  • 與GPT-4o的編碼能力相當

實際應用

DeepSeek-Coder:

  • 支援專案級別程式碼補全
  • 提供強大的API整合能力
  • 適合即時部署

Qwen2.5-Coder:

  • 支援代碼助手和人工製品生成
  • 提供更全面的程式碼智能解決方案
  • 特別適合程式碼代理(Code Agent)應用

How does the performance of DeepSeek-Coder-33B-Instruct compare to Qwen2.5-Coder-32B in real-world applications

性能比較

基準測試表現

  • DeepSeek-Coder-33B在HumanEval Python測試中達到90.2%的準確率
  • Qwen2.5-Coder-32B在相同測試中達到88.3%的準確率

語言支援

DeepSeek-Coder-33B:

  • 支援338種程式語言
  • 專注於專案級別的程式碼理解

Qwen2.5-Coder-32B:

  • 精通92種程式語言
  • 在主流程式語言如Python、C++和JavaScript上表現出色

實際應用優勢

DeepSeek-Coder-33B:

  • 在跨文件依賴關係理解方面表現優異
  • 通過儲存庫級別訓練提升了程式碼理解能力
  • 特別適合大型專案的程式碼補全

Qwen2.5-Coder-32B:

  • 在長上下文理解方面表現更好，支援最多128K tokens
  • 在跨文件和儲存庫級別的程式碼補全中超越DeepSeek
  • 保持了較強的數學和通用能力

特殊功能

DeepSeek-Coder-33B:

  • 使用Fill-In-Middle (FIM)技術提升程式碼補全能力
  • 專注於專案級別的程式碼訓練

Qwen2.5-Coder-32B:

  • 整合了Direct Preference Optimization (DPO)技術
  • 具有強大的程式碼推理和複雜指令處理能力
  • 在程式碼代理(Code Agent)應用中表現優異

How do the benchmark scores of DeepSeek-Coder-33B-Instruct and Qwen2.5-Coder-32B compare on tasks like HumanEval and MBPP

基準測試比較

HumanEval 測試

  • Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 達到92.7%的分數
  • DeepSeek-Coder-33B-Instruct 在HumanEval Python測試中達到90.2%

MBPP 測試

  • Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 達到90.2%的分數
  • DeepSeek-Coder-33B-Instruct 與GPT-3.5-turbo達到相當的成績

其他重要基準測試

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 的表現:

  • LiveCodeBench: 31.4分
  • Aider (程式碼修復): 73.7分
  • Spider: 85.1分
  • CodeArena: 68.9分

DeepSeek-Coder-33B-Instruct 的優勢:

  • 支援16K的上下文窗口
  • 在DS-1000和APPS基準測試中表現出色
  • 具有填空(Fill-in-the-Middle)能力

特殊功能比較

Qwen2.5-Coder:

  • 支援92種程式語言
  • 在40多種程式語言中表現優異
  • 在程式碼修復和推理方面與GPT-4o相當

DeepSeek-Coder:

  • 訓練資料包含87%程式碼和13%自然語言
  • 支援專案級別的程式碼補全
  • 在多語言程式設計基準測試中表現優異

(1) DeepSeek V3 Review: A 50-Hour Coding Journey by a Full Stack Developer | LinkedIn