- 海量训练数据 ：DeepSeek Coder从头开始训练，使用了2T个标记，其中87%为代码，13%为英语和中文的语言数据。
- 高度灵活且可扩展 ：提供1B、5.7B、6.7B和33B等不同规模的模型，用户可以根据需求选择最合适的配置。
- 卓越的模型性能 ：DeepSeek Coder在公开可用的代码模型中，凭借在HumanEval、MultiPL-E、MBPP、DS-1000和APPS基准测试中的表现，达到最先进的水平。
- 支持多种编程语言 ：它支持编程语言高达89种，包括Ada、Agda、Alloy、Antlr、AppleScript、Assembly、Augeas、Awk、Batchfile、Bluespec、C、C#、Clojure、CMake、CoffeeScript、Common Lisp等。
configuration_deepseek.py，让用户可以根据自己的需求调整模型的参数和运行模式，这样的灵活性显然是为了满足更多应用场景的需求，比如自然语言处理、语音生成、图像分析等领域。模型历史更新频繁，社区活跃度高，DeepSeek-V3-Base的开发者在短短24小时内上传了整套模型文件，并进行了多次更新。
最后，基于DeepSeek v3 API的一个编程助手可以实时读取、创建和修改本地文件，能处理对话并生成结构化的JSON响应，可以作为学习工具，了解编程助手的工作原理。
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