原贴链接

昨晚刚得到这个模型，对于一个7B（规模）的模型来说，它在网页编码方面非常厉害！我已经做出了一个可用的计算器、弹球游戏和飞扬的小鸟（游戏）。我正在使用由lmstudio提供的精简模型。最棒的是，在我的锐龙（处理器）上我得到了16 tps（每秒事务处理量）。正在使用这个特定的模型：https://huggingface.co/lmstudio - community/DeepSeek - Coder - V2 - Lite - Instruct - GGUF

讨论总结

整个讨论围绕Deepseek coder v2展开，原帖作者分享使用该模型在网络编码方面的良好体验及成果。评论者们从模型规格、性能（包括速度、在不同编程语言中的表现等）、与其他模型（如Qwen coder）的比较、对原帖作者编程成果的看法等多方面进行讨论，整体氛围较为理性，大家各抒己见，基于自己的测试和经验进行交流。

主要观点

  1. 👍 Deepseek coder v2不是7B而是16b的混合专家模型
    • 支持理由：评论者直接指出原帖作者关于模型规格的错误
    • 反对声音：无
  2. 🔥 在JavaScript方面，Deepseek coder v2比14b和30b表现好，但在C/C++方面不如Qwen 2.5 coder 7b
    • 正方观点：thebadslime通过自己的JavaScript测试得出结论，AppearanceHeavy6724通过C/C++测试得出结论
    • 反方观点：无明确反对观点，但存在不同测试结果的比较争议
  3. 💡 对原帖用多个“o”形容模型好坏表示怀疑
    • 解释：oodelay认为这种形容缺乏实际意义，还调侃了相关衡量方式
  4. 💡 有人认为原帖作者所做出的成果并不值得炫耀，也有人认为对于8b模型如果能一次性做出这些成果仍令人印象深刻
    • 解释：m3kw表达不屑，h1pp0star则从8b模型角度给出不同看法
  5. 💡 如果适合使用场景就可以继续使用Deepseek coder v2
    • 解释：不同编码模型在不同方面能力不同，适合就可继续使用

金句与有趣评论

  1. “😂 It’s a 16b mixture of expert, not a 7b”
    • 亮点：直接纠正原帖关于模型规格的错误，简洁明了。
  2. “🤔 It is fast but weak.”
    • 亮点：这是对模型较为简洁的评价，引发了后续关于模型性能的进一步讨论。
  3. “👀 It is soooo good? 8b? And you think it’s worth adding 3 "o"s to the word "so", because deepseek r1 was soooooooooooo good (12 "o"a so 4x better)”
    • 亮点：对原帖中用多个“o”形容模型好坏提出质疑，很有代表性。
  4. “🤔 For an 8b model it’s still impressive if it can do it in one shot”
    • 亮点：从不同角度看待原帖作者的编程成果，为讨论增加新观点。
  5. “😂 Thank I will give it a try”
    • 亮点：表达了对原帖推荐的认可，体现模型有一定吸引力。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有正面的认同，如对模型性能在某些方面的肯定、对原帖作者部分成果的认可等；也有负面的质疑和不屑，像对模型功能弱的评价、对原帖作者编程成果的不屑。主要分歧点在于模型的性能到底如何（在不同编程语言中的表现、与其他模型比较）以及原帖作者编程成果的价值。可能的原因是大家基于不同的测试环境、个人经验和期望对模型进行评价。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同编码模型如何根据使用场景进行选择，如何提升模型在特定编程语言中的性能。
  • 潜在影响：有助于开发者更好地了解Deepseek coder v2和其他编码模型的特性，从而在实际编程中更合理地选择模型，也可能影响模型开发者对模型的优化方向。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek Coder V2 模型的热门讨论

昨晚刚拿到 DeepSeek Coder V2 模型，有人称其对于网络编码表现出色，甚至用它做出了计算器、乒乓球和飞扬的小鸟等程序。该帖在 Reddit 上引发了热烈讨论，获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在该模型的性能和适用场景。有人认为这是一个 16B 混合专家模型，而非 7B，并表示它速度快但能力弱。但也有人反驳称在 JS 方面它的表现超越了 14B 和 30B 模型。还有人在测试多种模型后分享说这个模型在大多数测试中表现不错，不过在 C/C++方面不如 Qwen 2.5 coder 7B。有人质疑其性能，也有人表示将测试结果公布。有人提出用“so”中“o”的数量替代百分比来重新制定基准。

有用户分享道：“我一直在测试能拿到的每个 14B 和 7B 模型用于 JS，这个模型实际上通过了我的大部分测试。我真的很惊讶它击败了 14B 的 DeepSeek R1 和 32B 的 QwQ。” 但也有用户称：“我尝试用 C/C++测试，它不如 Qwen 2.5 coder 7B。”

讨论中也有共识，即不同模型在不同编程语言和场景中的表现不同，应根据具体需求选择。特别有见地的观点是指出要通过尝试多个模型来了解其能力。

总的来说，关于 DeepSeek Coder V2 模型的讨论丰富多样，让人们对其性能和适用范围有了更全面的认识。但对于该模型的真实表现，仍需更多的测试和实践来验证。