DeepSeek-Coder 1B到33B怎么選四檔模型的顯存、速度與代碼能力實測【免費下載鏈接】DeepSeek-CoderDeepSeek Coder: Let the Code Write Itself項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DeepSeek-CoderDeepSeek-Coder 是深度求索開源的代碼大語言模型系列1.3B / 5.7B / 6.7B / 33B 四檔全在 2T token 代碼語料上從頭訓(xùn)練16K 上下文、87 種語言并且內(nèi)置了填空fill-in-the-blank任務(wù)。同一套技術(shù)底座、四檔參數(shù)選型時的真實糾結(jié)點只有三個你的顯存是多少、要跑多少并發(fā)、代碼質(zhì)量底線劃在哪里。這篇文章把我們壓測下來的規(guī)格賬和官方基準讀數(shù)放在一起按顯存檔位給到可直接抄走的結(jié)論。先對號入座四檔規(guī)格的顯存賬先把參數(shù)表和顯存賬擺出來BF16 權(quán)重近似值未計 KV cache版本BF16 權(quán)重顯存4-bit 量化后約單卡可跑方案1.3B~2.6GB~1.2GB8GB 以下消費級卡4-bit 留足并發(fā)余量5.7B~11.4GB~5.2GB16GB 卡 BF16 直跑或 12GB 卡跑量化6.7B~13.4GB~6.1GB16GB 卡量化24GB 卡 BF1633B~66GB~20GB4-bit 單張 A100 80GBBF16 需多卡5.7B 這一檔官方叫 5.7B模型名里寫作 6.7B-MQA 系列是整張表里最關(guān)鍵的取舍點BF16 約 11.4GB16GB 卡剛好裝下還能留出 KV cache 給 16K 上下文。雷達圖能一眼看出兩件事6.7B 的輪廓幾乎貼著 CodeLlama-34BREADME 里也寫了 6.7B 達到 CodeLlama-34B 水平33B 則在 8 個語言維度上全部外擴。這意味著能力上 6.7B 已經(jīng)是夠用檔從 6.7B 往 33B 升主要買的是絕對精度平均 5.6 個百分點而不是質(zhì)變所以選檔先看顯存預(yù)算再看是否值得為這幾個點付出 5 倍顯存。四個官方基準到底讀出什么四個基準HumanEval 多語言、MBPP、DS-1000、PAL-Math的完整結(jié)果在倉庫Evaluation/目錄里可復(fù)現(xiàn)這里只留結(jié)論行和關(guān)鍵讀數(shù)。先看信息量最大的 HumanEval 多語言版本PythonCJavaPHPTSC#BashJS平均1.3B34.8%31.1%32.3%24.2%28.9%36.7%10.1%28.6%28.3%5.7B48.7%45.3%41.1%39.7%44.7%41.1%27.8%42.2%41.3%6.7B49.4%50.3%43.0%38.5%49.7%50.0%28.5%48.4%44.7%33B56.1%58.4%51.9%44.1%52.8%51.3%32.3%55.3%50.3%33B 的 Bash 只有 32.3%1.3B 更是 10.1%腳本類任務(wù)最大檔也三分之一都解不對意味著它不適合放進無人值守的自動化流水線shell 場景建議人工過一遍再合。Instruct 版把 Python 從 56.1% 拉到 79.3%33B 檔比 Base 高 23 個百分點。如果你的產(chǎn)品形態(tài)是對話式寫代碼Instruct 的收益遠大于 Base 之間的參數(shù)差距純補全場景則繼續(xù)用 Base。1.3B 平均 28.3%在 PHP、JS 上只有 24%~29%。這意味著 1.3B 只適合做低延遲的輕量提示獨立解題能力到不了生產(chǎn)線。MBPP基礎(chǔ) Python 題的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)5.7B 的 57.2% 已經(jīng)超過 CodeLlama-34B 的 55.2%6.7B 60.6%、33B 66.0%。如果你的業(yè)務(wù)以基礎(chǔ) Python 題為主5.7B 就是性價比拐點——多花 33B 的錢MBPP 只多拿 9.8 個百分點。DS-1000數(shù)據(jù)科學(xué)庫補全33B 平均 40.2%其中 Tensorflow 46.7% 比 5.7B 的 15.6% 高出 31 個百分點是四檔里差異最大的一項但 Pandas 上 33B 也才 25.8%。這意味著數(shù)據(jù)管道類補全pandas 清洗、轉(zhuǎn)換即使最大檔也遠不可靠這類位置建議保留人工兜底。PAL-Math程序輔助數(shù)學(xué)推理7 數(shù)據(jù)集33B 在 SVAMP 71.6%、GSM8k 60.7%、MAWPS 93.3%但 MATH 只有 29.1%。它的強項是小學(xué)應(yīng)用題級別的程序驗證推理競賽級題目仍會大量失手別拿它做自動判題。官方匯總表里還有一個值得劃線的點DeepSeek-Coder-Base-7B即 6.7B在 HumanEval Python 上 49.4%反超 CodeLlama-34B 的 48.2%。用六成的參數(shù)打平 34B是這個系列最實打?qū)嵉馁u點。顯存、量化與推理服務(wù)的配置坑推理服務(wù)我們統(tǒng)一用 vLLM 拉起按檔位的參數(shù)如下倉庫Evaluation/LeetCode/vllm_inference.py有現(xiàn)成寫法可參照參數(shù)1.3B5.7B / 6.7B33Btensor_parallel_size114或按卡數(shù)上調(diào)gpu_memory_utilization0.90.90.9采樣建議temperature 0.7 / top_p 0.9同左同左量化部署只留一段 4-bit 配置其余檔位換模型名即可from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig import torch quantization_config BitsAndBytesConfig( load_in_4bitTrue, bnb_4bit_compute_dtypetorch.float16, bnb_4bit_quant_typenf4, ) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( deepseek-ai/deepseek-coder-33b-base, quantization_configquantization_config, trust_remote_codeTrue, device_mapauto, )踩過的坑有兩個README 的 QA 里有原文tokenizer 是 Bytelevel-BPE不是 SentencePieceGGUF 路線需要帶 PR 補丁的 llama.cppconvert-hf-to-gguf.py之后quantize ... q4_0直接轉(zhuǎn)標準版會掛。exllamav2 路線要把 RoPE scaling 設(shè)成 4否則輸出直接亂。我們當(dāng)時沒設(shè)33B 生成的代碼看著像能跑單測全掛查了半天是這里。還有一個容易被忽略的開關(guān)Instruct 模型如果要做代碼補全而不是對話要把eos_token_id從默認 32021 改成 32014否則補全模式不會正常停。按顯存檔位抄結(jié)論 顯存 ≤ 8GB跑 1.3B 4-bit權(quán)重約 1.2GB把顯存留給 KV cache 換并發(fā)。它的 MBPP 46.2% 意味著差不多一半的基礎(chǔ)題解不對定位只能是編輯器里的低延遲輕量提示不要指望它獨立交付函數(shù)。顯存 16GB這是最典型的檔位兩條路。要吞吐就 5.7B BF16約 11.4GB余量夠 16K 上下文HumanEval 平均 41.3%、MBPP 57.2%日常補全夠用要精度就 6.7B 4-bit約 6.1GB精度到 44.7% / 60.6%且單卡能同時開更多副本。16GB 以內(nèi)5.7B 是目前最不容易后悔的選擇。單卡 A100 80GB33B 4-bit 量化約 20GB放得下把它當(dāng)離線審查 復(fù)雜任務(wù)用代碼審查、跨文件重構(gòu)建議、難題解題。在線實時補全仍然交給 5.7B/6.7B混合部署的實測體驗比全量上 33B好很多——33B 解碼慢串在實時路徑上會把 P95 延遲拖到用戶可感知的程度。腳本自動化場景四檔里 Bash 最高的 33B 也只有 32.3%這條沒有選大模型的解法shell 代碼生成環(huán)節(jié)必須留人工 review。最后說一個項目級補全的實測倉庫里demo/app.py演示的 repo 級場景中6.7B 在 16K 窗口內(nèi)能跨文件調(diào)用model.py里定義的類來補全main.py。這個能力是 16K 窗口 填空任務(wù)帶來的1.3B 上下文內(nèi)文件一多就容易丟依賴倉庫級任務(wù)建議直接從 6.7B 起步。還有一句話留給最后上線前榜單數(shù)據(jù)和你的業(yè)務(wù)語言棧分布不一致壓測時拿自己倉庫切一個 DS-1000 子集跑一遍再定檔。在 16GB 預(yù)算以內(nèi)5.7B 依然是那個最不容易后悔的答案?！久赓M下載鏈接】DeepSeek-CoderDeepSeek Coder: Let the Code Write Itself項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DeepSeek-Coder創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 DeepSeek-Coder 1B到33B怎么選：四檔模型的顯存、速度與代碼能力實測
DeepSeek-Coder 1B到33B怎么選四檔模型的顯存、速度與代碼能力實測【免費下載鏈接】DeepSeek-CoderDeepSeek Coder: Let the Code Write Itself項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DeepSeek-CoderDeepSeek-Coder 是深度求索開源的代碼大語言模型系列1.3B / 5.7B / 6.7B / 33B 四檔全在 2T token 代碼語料上從頭訓(xùn)練16K 上下文、87 種語言并且內(nèi)置了填空fill-in-the-blank任務(wù)。同一套技術(shù)底座、四檔參數(shù)選型時的真實糾結(jié)點只有三個你的顯存是多少、要跑多少并發(fā)、代碼質(zhì)量底線劃在哪里。這篇文章把我們壓測下來的規(guī)格賬和官方基準讀數(shù)放在一起按顯存檔位給到可直接抄走的結(jié)論。先對號入座四檔規(guī)格的顯存賬先把參數(shù)表和顯存賬擺出來BF16 權(quán)重近似值未計 KV cache版本BF16 權(quán)重顯存4-bit 量化后約單卡可跑方案1.3B~2.6GB~1.2GB8GB 以下消費級卡4-bit 留足并發(fā)余量5.7B~11.4GB~5.2GB16GB 卡 BF16 直跑或 12GB 卡跑量化6.7B~13.4GB~6.1GB16GB 卡量化24GB 卡 BF1633B~66GB~20GB4-bit 單張 A100 80GBBF16 需多卡5.7B 這一檔官方叫 5.7B模型名里寫作 6.7B-MQA 系列是整張表里最關(guān)鍵的取舍點BF16 約 11.4GB16GB 卡剛好裝下還能留出 KV cache 給 16K 上下文。雷達圖能一眼看出兩件事6.7B 的輪廓幾乎貼著 CodeLlama-34BREADME 里也寫了 6.7B 達到 CodeLlama-34B 水平33B 則在 8 個語言維度上全部外擴。這意味著能力上 6.7B 已經(jīng)是夠用檔從 6.7B 往 33B 升主要買的是絕對精度平均 5.6 個百分點而不是質(zhì)變所以選檔先看顯存預(yù)算再看是否值得為這幾個點付出 5 倍顯存。四個官方基準到底讀出什么四個基準HumanEval 多語言、MBPP、DS-1000、PAL-Math的完整結(jié)果在倉庫Evaluation/目錄里可復(fù)現(xiàn)這里只留結(jié)論行和關(guān)鍵讀數(shù)。先看信息量最大的 HumanEval 多語言版本PythonCJavaPHPTSC#BashJS平均1.3B34.8%31.1%32.3%24.2%28.9%36.7%10.1%28.6%28.3%5.7B48.7%45.3%41.1%39.7%44.7%41.1%27.8%42.2%41.3%6.7B49.4%50.3%43.0%38.5%49.7%50.0%28.5%48.4%44.7%33B56.1%58.4%51.9%44.1%52.8%51.3%32.3%55.3%50.3%33B 的 Bash 只有 32.3%1.3B 更是 10.1%腳本類任務(wù)最大檔也三分之一都解不對意味著它不適合放進無人值守的自動化流水線shell 場景建議人工過一遍再合。Instruct 版把 Python 從 56.1% 拉到 79.3%33B 檔比 Base 高 23 個百分點。如果你的產(chǎn)品形態(tài)是對話式寫代碼Instruct 的收益遠大于 Base 之間的參數(shù)差距純補全場景則繼續(xù)用 Base。1.3B 平均 28.3%在 PHP、JS 上只有 24%~29%。這意味著 1.3B 只適合做低延遲的輕量提示獨立解題能力到不了生產(chǎn)線。MBPP基礎(chǔ) Python 題的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)5.7B 的 57.2% 已經(jīng)超過 CodeLlama-34B 的 55.2%6.7B 60.6%、33B 66.0%。如果你的業(yè)務(wù)以基礎(chǔ) Python 題為主5.7B 就是性價比拐點——多花 33B 的錢MBPP 只多拿 9.8 個百分點。DS-1000數(shù)據(jù)科學(xué)庫補全33B 平均 40.2%其中 Tensorflow 46.7% 比 5.7B 的 15.6% 高出 31 個百分點是四檔里差異最大的一項但 Pandas 上 33B 也才 25.8%。這意味著數(shù)據(jù)管道類補全pandas 清洗、轉(zhuǎn)換即使最大檔也遠不可靠這類位置建議保留人工兜底。PAL-Math程序輔助數(shù)學(xué)推理7 數(shù)據(jù)集33B 在 SVAMP 71.6%、GSM8k 60.7%、MAWPS 93.3%但 MATH 只有 29.1%。它的強項是小學(xué)應(yīng)用題級別的程序驗證推理競賽級題目仍會大量失手別拿它做自動判題。官方匯總表里還有一個值得劃線的點DeepSeek-Coder-Base-7B即 6.7B在 HumanEval Python 上 49.4%反超 CodeLlama-34B 的 48.2%。用六成的參數(shù)打平 34B是這個系列最實打?qū)嵉馁u點。顯存、量化與推理服務(wù)的配置坑推理服務(wù)我們統(tǒng)一用 vLLM 拉起按檔位的參數(shù)如下倉庫Evaluation/LeetCode/vllm_inference.py有現(xiàn)成寫法可參照參數(shù)1.3B5.7B / 6.7B33Btensor_parallel_size114或按卡數(shù)上調(diào)gpu_memory_utilization0.90.90.9采樣建議temperature 0.7 / top_p 0.9同左同左量化部署只留一段 4-bit 配置其余檔位換模型名即可from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig import torch quantization_config BitsAndBytesConfig( load_in_4bitTrue, bnb_4bit_compute_dtypetorch.float16, bnb_4bit_quant_typenf4, ) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( deepseek-ai/deepseek-coder-33b-base, quantization_configquantization_config, trust_remote_codeTrue, device_mapauto, )踩過的坑有兩個README 的 QA 里有原文tokenizer 是 Bytelevel-BPE不是 SentencePieceGGUF 路線需要帶 PR 補丁的 llama.cppconvert-hf-to-gguf.py之后quantize ... q4_0直接轉(zhuǎn)標準版會掛。exllamav2 路線要把 RoPE scaling 設(shè)成 4否則輸出直接亂。我們當(dāng)時沒設(shè)33B 生成的代碼看著像能跑單測全掛查了半天是這里。還有一個容易被忽略的開關(guān)Instruct 模型如果要做代碼補全而不是對話要把eos_token_id從默認 32021 改成 32014否則補全模式不會正常停。按顯存檔位抄結(jié)論 顯存 ≤ 8GB跑 1.3B 4-bit權(quán)重約 1.2GB把顯存留給 KV cache 換并發(fā)。它的 MBPP 46.2% 意味著差不多一半的基礎(chǔ)題解不對定位只能是編輯器里的低延遲輕量提示不要指望它獨立交付函數(shù)。顯存 16GB這是最典型的檔位兩條路。要吞吐就 5.7B BF16約 11.4GB余量夠 16K 上下文HumanEval 平均 41.3%、MBPP 57.2%日常補全夠用要精度就 6.7B 4-bit約 6.1GB精度到 44.7% / 60.6%且單卡能同時開更多副本。16GB 以內(nèi)5.7B 是目前最不容易后悔的選擇。單卡 A100 80GB33B 4-bit 量化約 20GB放得下把它當(dāng)離線審查 復(fù)雜任務(wù)用代碼審查、跨文件重構(gòu)建議、難題解題。在線實時補全仍然交給 5.7B/6.7B混合部署的實測體驗比全量上 33B好很多——33B 解碼慢串在實時路徑上會把 P95 延遲拖到用戶可感知的程度。腳本自動化場景四檔里 Bash 最高的 33B 也只有 32.3%這條沒有選大模型的解法shell 代碼生成環(huán)節(jié)必須留人工 review。最后說一個項目級補全的實測倉庫里demo/app.py演示的 repo 級場景中6.7B 在 16K 窗口內(nèi)能跨文件調(diào)用model.py里定義的類來補全main.py。這個能力是 16K 窗口 填空任務(wù)帶來的1.3B 上下文內(nèi)文件一多就容易丟依賴倉庫級任務(wù)建議直接從 6.7B 起步。還有一句話留給最后上線前榜單數(shù)據(jù)和你的業(yè)務(wù)語言棧分布不一致壓測時拿自己倉庫切一個 DS-1000 子集跑一遍再定檔。在 16GB 預(yù)算以內(nèi)5.7B 依然是那個最不容易后悔的答案?！久赓M下載鏈接】DeepSeek-CoderDeepSeek Coder: Let the Code Write Itself項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DeepSeek-Coder創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考