原贴链接

https://sourcegraph.com/blog/improving-cody-autocomplete-faster-smarter

讨论总结

Reddit用户对DeepSeek-V2在代码自动补全方面的改进进行了深入讨论，涵盖了模型性能、上下文长度、硬件要求等多个技术细节。讨论中既有对DeepSeek-V2在处理复杂任务时表现不佳的批评，也有对其在代码重构和调试方面表现出色的认可。此外，讨论还涉及了对来自中国的技术的偏见问题，以及与其他模型如InternLM和Copilot的比较。总体上，讨论呈现出对DeepSeek-V2性能和适用性的广泛关注和不同观点。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek-V2在代码自动补全方面有显著改进
    • 支持理由：改进后的Cody可以自动生成更多的代码行数。
    • 反对声音：低接受率可能导致用户评价两极分化。
  2. 🔥 DeepSeek-V2在处理复杂任务时表现不佳
    • 正方观点：一些高级开发者认为其在处理复杂任务时表现不佳。
    • 反方观点：一些工程师表示其在代码重构和调试方面表现出色。
  3. 💡 DeepSeek-V2的上下文长度限制是其性能瓶颈之一
    • 解释：通过调整使用方式，如使用插件或从测试驱动开发的角度出发，可以提高其性能。
  4. 👀 DeepSeek被低估，受到对中国技术偏见的影响
    • 解释：讨论中出现了对来自中国的技术的偏见问题。
  5. 🚀 DeepSeek-V2支持fill-in-middle (FIM)功能
    • 解释：这一功能在模型中较为少见，能提升代码补全的效率。

金句与有趣评论

  1. “😂 FullOf_Bad_Ideas：It’s a good model, unless you need finetuning.”
    • 亮点：指出了DeepSeek-V2-Lite在微调方面的局限性。
  2. “🤔 falconandeagle：As a senior dev I am just not seeing it. The only usable model for even moderately complex tasks is Sonnet and even that is hit or miss.”
    • 亮点：反映了高级开发者对DeepSeek-V2在复杂任务上的不满。
  3. “👀 LostMitosis：DeepSeek is highly underrated. The brainwashing against anything from China is powerful.”
    • 亮点：指出了对中国技术的偏见问题。
  4. “😅 radmonstera：that’s interesting, since the model doesn’t support FIM.”
    • 亮点：引发了关于模型是否支持FIM的讨论。
  5. “🚀 Cheesuasion：It’s relevant that this supports fill-in-middle (FIM).”
    • 亮点：强调了FIM功能对提升代码补全效率的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对DeepSeek-V2性能的认可，也有对其在某些方面的批评。主要分歧点在于模型在处理复杂任务时的表现，以及对中国技术的偏见问题。可能的原因包括技术细节的理解差异、个人使用体验的不同，以及文化背景的影响。

趋势与预测

  • 新兴话题：对DeepSeek-V2在不同硬件配置下的性能表现的关注可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：DeepSeek-V2的改进可能会对代码自动补全领域产生积极影响，尤其是在提升开发效率和代码质量方面。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek-V2 在代码自动补全方面的热烈讨论

最近，Reddit 上关于 DeepSeek-V2 在代码自动补全方面的表现引发了一场热烈的讨论。该话题的原帖提供了相关链接 https://sourcegraph.com/blog/improving-cody-autocomplete-faster-smarter ，获得了众多关注，评论区也十分热闹。

讨论的焦点主要集中在 DeepSeek-V2 在不同场景和任务中的表现，以及与其他类似模型的比较。有人认为 DeepSeek-V2 是个不错的模型，除非需要微调；也有人表示作为资深开发者并未看到其优势，像 Sonnet 这类模型在处理适度复杂的任务时反而更靠谱。

有用户分享道：“作为一名首席工程师，我绝对看到了 DeepSeek Coder v2 的出色之处。我进行了完整的代码库重构、调试了 C++和 Go 语言项目、编写了 Astro (TS) 网络应用程序/接口、将项目从 Angular 迁移到 React 以及生成了用于文档代码的 Mermaid 图表。”但也有人反驳说，“我最近让它修复因我在一个文件中进行重构而导致的一些集成测试问题，我给了它通过 Cody 所需参考的所有文件，但它毫无头绪，还产生了一堆无意义的内容。它对于像在对象数组上进行简化或过滤等简单任务是有用的，但要求它处理任何适度复杂的任务就会崩溃。”

还有用户提到，DeepSeek 1 的上下文长度为 16k，而 DeepSeek v2 扩展到了 128k，但这仍不足以理解整个代码库。有人指出在使用少于 32k 上下文时效果良好，并询问其他人使用的量化数字。

对于 DeepSeek-V2 的评价众说纷纭。有人觉得它被低估了，也有人认为 InternLM 更好。同时，还有关于其与 Github Copilot 比较的讨论，有人认为两者各有千秋。

总的来说，关于 DeepSeek-V2 在代码自动补全方面的表现，Reddit 上的讨论呈现出多样化的观点和丰富的经验分享，大家在争论中不断探索和思考其真正的价值和适用场景。