需求人群:
"DeepSeek-Coder-V2适合需要进行代码生成、代码推理和数学问题解决的开发者和数据科学家。它通过提供强大的语言理解和生成能力,帮助用户在编程和算法开发中提高效率。"
使用场景示例:
开发者使用DeepSeek-Coder-V2生成快速排序算法的代码。
数据科学家利用模型进行复杂的数学公式推理。
教育工作者使用该模型辅助编程教学,提高学生学习效率。
产品特色:
支持338种编程语言的代码生成。
上下文长度支持高达128K。
通过Huggingface的Transformers进行本地推理。
通过vLLM进行推荐推理,需要合并特定Pull Request。
提供DeepSeek官方聊天网站进行交互。
提供OpenAI兼容的API平台,支持免费token和按需付费。
使用教程:
1. 访问DeepSeek-Coder-V2的Huggingface页面。
2. 根据需要选择DeepSeek-Coder-V2的不同版本下载模型。
3. 使用Huggingface的Transformers库进行模型的本地推理。
4. 通过DeepSeek官方聊天网站与模型进行交互。
5. 注册并使用DeepSeek平台的OpenAI兼容API。
6. 根据具体任务编写输入文本,并使用模型生成代码或完成推理。
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开源代码语言模型,提升编程和数学推理能力。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE),专为代码语言设计,其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异,同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外,它支持的编程语言从86种扩展到了338种,上下文长度也从16K扩展到了128K。
开源代码语言模型,支持多编程语言。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts代码语言模型,性能可与GPT4-Turbo相媲美,在代码特定任务上表现突出。它通过额外的6万亿个token进一步预训练,增强了编码和数学推理能力,同时保持了在一般语言任务上的相似性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,在代码相关任务、推理和一般能力方面都有显著进步。此外,它支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
大型语言模型,支持多语言和代码数据
Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型(LLM),是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括:支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头(GQA)、2^17词汇量(约128k)、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多种基准测试中表现出色,如HellaSwag(0-shot)、Winogrande(0-shot)、OpenBookQA(0-shot)等。
开源的多语言代码生成模型
CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本,基于GLM-4-9B持续训练,显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能,覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异,是参数少于10亿的最强代码生成模型,实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。
现代国际化平台,快速实现产品多语言支持。
Quetzal是一个现代国际化平台,旨在帮助用户快速将产品翻译成多种语言,以获得全球新客户。该平台提供工具,支持20多种语言,与Next.js和React兼容,并且拥有快速设置流程,仅需约10分钟。Quetzal利用人工智能技术,结合应用程序的上下文,在几分钟内实现最佳翻译效果。它还提供了一个仪表板,让用户可以在一个地方查看和管理所有的字符串。产品背景信息显示,Quetzal由Quetzal Labs, Inc.在奥克兰精心打造,并且提供了一个慷慨的免费计划,直到用户添加第二种语言。
多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),支持8种语言,专为对话使用案例优化,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)来提高安全性和有用性。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
轻量级、多语言的AI模型,支持长文本生成和推理。
Phi-3.5-MoE-instruct是由微软开发的轻量级、多语言的AI模型,基于高质量、推理密集型数据构建,支持128K的上下文长度。该模型经过严格的增强过程,包括监督式微调、近端策略优化和直接偏好优化,以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。它旨在加速语言和多模态模型的研究,作为生成性AI功能的构建模块。
轻量级、多语言的先进文本生成模型
Phi-3.5-mini-instruct 是微软基于高质量数据构建的轻量级、多语言的先进文本生成模型。它专注于提供高质量的推理密集型数据,支持128K的token上下文长度,经过严格的增强过程,包括监督式微调、近端策略优化和直接偏好优化,确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
快速、多语言支持的OCR工具包
RapidOCR是一个基于ONNXRuntime、OpenVINO和PaddlePaddle的OCR多语言工具包。它将PaddleOCR模型转换为ONNX格式,支持Python/C++/Java/C#等多平台部署,具有快速、轻量级、智能的特点,并解决了PaddleOCR内存泄露的问题。
Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型,多语言支持,高效Transformer解码器架构。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
多语言大型语言模型,优化对话场景。
Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型,包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化,并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整,以符合人类对有用性和安全性的偏好。
个性化AI学习平台,为您定制课程,提供互动跟踪和多语言支持。
Breni是一款AI学习应用,通过根据用户兴趣和目标收集相关内容来创建个性化课程。它提供各种主题的课程,如编码、商业和营销,具有交互式进度跟踪、多语言支持和可定制的导师风格。该平台允许用户设定学习目标,接收通知以保持在正确轨道上,提供适应个人需求的定制教育体验。
多语言晚交互检索模型,支持嵌入和重排
Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型,基于ColBERT架构构建,支持89种语言,并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义,通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力,同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。
开源大型语言模型,支持多语言和专业领域应用。
Qwen2.5是一系列基于Qwen2语言模型构建的新型语言模型,包括通用语言模型Qwen2.5,以及专门针对编程的Qwen2.5-Coder和数学的Qwen2.5-Math。这些模型在大规模数据集上进行了预训练,具备强大的知识理解能力和多语言支持,适用于各种复杂的自然语言处理任务。它们的主要优点包括更高的知识密度、增强的编程和数学能力、以及对长文本和结构化数据的更好理解。Qwen2.5的发布是开源社区的一大进步,为开发者和研究人员提供了强大的工具,以推动人工智能领域的研究和发展。
新一代开源预训练模型,支持多语言和高级功能
GLM-4-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型,属于GLM-4系列中的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中表现优异,具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。此外,还支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并有支持1M上下文长度的模型版本。
多语言文本转语音在线平台
Free Text to Speech Online Converter是一个多语言文本转语音的在线平台。它支持超过20种语言,拥有自然的发音,无需注册即可免费使用,转换速度快。
一款支持80+编程语言的AI代码生成模型
Codestral-22B-v0.1是由Mistral AI Team开发的大型语言模型,它经过了80多种编程语言的训练,包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等。该模型能够根据指令生成代码,或对代码片段进行解释、重构等。它还支持Fill in the Middle (FIM)功能,用于预测代码中的中间部分,特别适合软件开发工具的插件使用,如VS Code。该模型目前没有内容审查机制,但开发团队正在寻求社区合作,以实现在需要内容审查的环境中部署。
多语言大型语言模型,优化对话和文本生成。
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B三种大小的模型,专门针对多语言对话使用案例进行了优化,并在行业基准测试中表现优异。该模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)进一步与人类偏好对齐,以确保其有用性和安全性。
将UI设计转化为代码的AI工具,支持多种编程语言,快速生成生产级代码。
UI2Code AI是一款基于先进AI技术的在线工具,能够将UI设计图像快速转换为多种编程语言的代码。它极大地提高了开发效率,减少了手动编码的时间和成本。该工具适用于设计师和开发者,帮助他们快速将设计转化为可运行的代码,支持Flutter、Swift、Kotlin、HTML等多种语言,适用于多种开发场景。
AI视频编辑工具,支持多语言和轻松分享
Loomos是一个AI视频编辑平台,可以将原始屏幕录像快速转换成高质量的视频。它通过AI技术编辑字幕,去除多余的“嗯”和“啊”,并提供20多种语言的翻译和专业的AI配音。这个平台特别适合需要快速制作专业视频演示、广告和销售视频的用户。Loomos提供了多种定价计划,满足不同用户的需求,从免费计划到企业定制计划,用户可以根据自己的预算和需求选择合适的服务。
最先进的12B模型,支持多语言应用
Mistral NeMo 是由 Mistral AI 与 NVIDIA 合作构建的 12B 模型,具有 128k 个令牌的大型上下文窗口。它在推理、世界知识和编码准确性方面处于领先地位。该模型专为全球多语言应用程序设计,支持英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语等多种语言。Mistral NeMo 还使用了新的分词器 Tekken,提高了文本和源代码的压缩效率。此外,该模型经过指令微调,提升了遵循精确指令、推理、处理多轮对话和生成代码的能力。
新一代多语言预训练模型,支持长文本和代码执行。
GLM-4-9B-Chat是智谱AI推出的新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本,具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并且推出了支持1M上下文长度的模型。
最新的视觉语言模型,支持多语言和多模态理解
Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代,代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最新的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频,并可以集成到手机、机器人等设备中,进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文,Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增强了其多模态处理能力。
在线文本转语音工具,支持多语言和自然发音。
TTSynth.com是一个免费的在线文本转语音(TTS)生成器,它使用先进的AI技术将书面文本转换为自然发音的语音。该服务支持多种语言和口音,适用于全球用户。它提供了高质量的音频输出,并且用户可以轻松下载TTS MP3文件。TTS技术在教育、营销、无障碍解决方案等多个领域都有广泛的应用。
多语言高质量文本转语音库
MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言文本转语音库,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。它能够实现实时CPU推理,适用于多种场景,并且对开源社区开放,欢迎贡献。
多语言大型语言模型,支持多领域文本生成。
XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型,采用混合专家模型(MoE)架构,具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言,特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本,并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略,保证了模型的高质量和多样性。此外,模型还针对MoE架构进行了定制优化,提升了计算效率和整体吞吐量。
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